Expert Scientific Evidence in the Investigation and Prosecution of Child Sexual Abuse in Adversarial Jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
This chapter explores some problematic areas for expert scientific evidence in the investigation and prosecution of cases of child sexual abuse (CSA), an area of increased social importance. In particular, it focuses on the difficulties of gathering sufficient evidence to justify a prosecution and the challenges concerning trustworthiness presented by emerging science. Each of these areas exemplifies the close dependency between the two disciplines while also revealing the tensions that shape their interactions more generally (Jasinoff, 1995; Redmayne, 2001). The chapter draws on examples from the common-law countries, that is, English-speaking jurisdictions with an adversarial background: Australia, Canada, England and Wales, Ireland, New Zealand, North America and Scotland. The disciplines of law and science have a unique and enduring relationship. They perform a distinctive role within the adversarial criminal justice system. The rules for admissibility of expert evidence in adversarial jurisdictions share a common heritage Introduction 351 Science, Certainty and Miscarriages of Justice 352 Role of Expert Evidence in Child Sexual Abuse Prosecutions 354 Barriers to Prosecution 355 Overcoming Barriers to Prosecution: Obtaining Evidence 356 Potential of Emerging Science 361 Conclusion 363 References 363 and a broad set of principles, values and anticipated outcomes. Although the law in these jurisdictions is subject to regional variation, the science has universal application. As such, the practices in all countries following an adversarial approach have relevance for one another.
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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 | 0,186 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,051 |
| Communication savante | 0,026 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».