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Enregistrement W2277017378

Admissibility Compared: The Reception of Incriminating Expert Evidence (I.E., Forensic Science) in Four Adversarial Jurisdictions

2014· article· en· W2277017378 sur OpenAlexaffabout
Gary Edmond, Simon A. Cole, Emma Cunliffe, Andrew Roberts

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - DU (University of Denver) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJury Decision Making Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversarial systemFederal Rules of EvidenceDigital evidenceForensic scienceLawPolitical sciencePsychologyComputer securityComputer scienceDigital forensicsMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an epistemic crisis in many areas of forensic science. This crisis emerged largely in response both to the mobilization of a range of academic commentators and critics and the rise and influence of DNA typing. It gained popular and authoritative support through the influence of the National Academy of Science (NAS) and a surprisingly critical report produced under its auspices by a committee of the National Research Council (NRC). Interestingly, as this article endeavors to explain, the courts themselves seem to have played a rather indirect, inconsistent and ultimately ineffective role in the supervision and evaluation of forensic science evidence. Indeed, in the aftermath of recent criticism of the forensic sciences, this essay considers the effect of the dominant admissibility standards that operate in four common law jurisdictions. The revealing result seems to be that although admissibility standards vary across these jurisdictions, actual admissibility practices are remarkably consistent. In this article we will question the extent to which courts (and legal personnel) are able to meaningfully invigilate the use of forensic science evidence in criminal proceedings and consider some of the ideological commitments and institutional pressures that might lead judges in all jurisdictions to prefer inclusive approaches to incriminating expert opinions. In the first part of the article, we compare rules, jurisprudence and practices, across four jurisdictions: the United States, England and Wales, Canada, and Australia. All profoundly shaped by the English common law, these jurisdictions (and their sub- jurisdictions) tend to use a mixture of common law (e.g. England and Wales and Canada), judge-made rules (e.g. the U.S. Federal Rules of Evidence) and statutory schemes (e.g. the Australian Evidence Act 1995 Cth and many states in the United States) to regulate the admission of evidence, including expert opinion. These jurisdictions tend to maintain criminal trial processes that remain reasonably similar and facilitate broad brush comparisons. Our findings suggest that admissibility standards, including the first generation of reliability-based standards, seem to make little, if any, difference to (traditional) admissibility decision-making and practice. Allowing for some variation, the same sorts of forensic science evidence are admitted across all jurisdictions, even where the techniques are not demonstrably reliable and the jurisdiction in question has explicit reliability standards and other rules regulating the admission of expert opinion evidence. Moreover, it is our contention that the legal accommodation of the techniques considered in this article exemplifies a more general response to admissibility and the regulation of forensic science and medicine evidence. In the second part of the article we will consider possible explanations and some of the implications of our findings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0160,031
Communication savante0,0130,003
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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