The biases of experts: An empirical analysis of expert witness challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biased expert witnesses pose a distinct challenge to the legal system. In the criminal sphere, they have contributed to several wrongful convictions, and in civil cases, they can protract disputes and reduce faith in the legal system. This has inspired a great deal of legal-psychological research studying expert biases and how to mitigate them. In response to the problem of biased experts, courts have historically employed procedural mechanisms to manage partiality, but have generally refrained from using exclusionary rules. Canada diverged from this position in 2015, developing an exclusionary rule in White Burgess Langille Inman v Abbott and Haliburton Co. In this article, we assembled a database of 229 Canadian bias cases pre- and post-White Burgess to evaluate the impact that this case had on the jurisprudence. The data suggests that White Burgess increased the frequency of challenges related to expert biases, however, did not noticeably affect the proportion of experts that were excluded. This suggests that the exclusionary rule introduced in White Burgess did not significantly impact the practical operation of expert evidence law, as it pertains to bias. We conclude by recommending that one way for courts to better address the problem of biased experts is to recognize the issue of contextual bias.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle