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Enregistrement W2154686330 · doi:10.1093/jlb/lsv026

The use of neuroscientific evidence in Canadian criminal proceedings

2015· article· en· W2154686330 sur OpenAlexaffabout
Jennifer A. Chandler

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and the Biosciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justicePsychologyRecidivismPerspective (graphical)CriminologyNeuropsychologySWORDScientific evidencePsychiatryCognitionEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article addresses the question of how neuroscientific evidence is currently used in the Canadian criminal justice system, with a view to identifying the main contexts in which this evidence is raised, as well as to discern the impact of this evidence on judgements of responsibility, dangerousness, and treatability. The most general Canadian legal database was searched for cases in the five-year period between 2008 and 2012 in which neuroscientific evidence related to the responsibility and recidivism risk of criminal offenders was considered. Canadian courts consider neuroscientific evidence of many types, particularly evidence of prenatal alcohol exposure, traumatic brain injury, and neuropsychological testing. The majority of the cases are sentencing decisions, which is useful given that it offers an opportunity to observe how judges wrestle with the tension that evidence of diminished capacity due to brain damage tends to reduce moral blameworthiness, while it also tends to increase perceptions of risk and dangerousness. This so-called double-edged sword of the biological explanation of criminal behavior was reflected in this study, and raises questions about whether and when the pursuit of such evidence is advisable from the defense perspective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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