Slipping Through the Gate: Trusting Daubert to Reveal the 'Pseudo-Historian' - Troubling Lessons from Holocaust-Related Trials
Notice bibliographique
Résumé
In light of the prominence of expert historians at trial, Part III explores federal courts' gate keeping role under the Supreme Court's Daubert gate keeping test, as applied to historians serving as expert witnesses. In Irving, a libel case brought by Holocaust denier David Irving against Professor Deborah Lipstadt based on statements in her book, Denying the Holocaust, much of the case focused on plaintiff David Irving's flawed historical methodology regarding Auschwitz (Irving believes Nazis did not use gas chambers to murder Jews at Auschwitz). In the Zundel trials (Zundel was tried and then retried on the same charge) the pseudo-historian threat was realized, as the defense called Irving to testify as an expert historian about gas chambers at Auschwitz, here under Canadian law, where admissibility focuses on credibility rather than reliability. In Irving, Judge Gray did not have to gather, analyze, and synthesize countless historical documents (many of which were in German) concerning Auschwitz because Robert Jan van Pelt and the other defense experts did this work for him. Procedures Should Be Altered for Presenting Historian Expert Testimony The following solutions are aimed at allowing a reliable historian expert sufficient latitude in the courtroom to express his opinion in a manner that comports with his craft.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».