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Enregistrement W3012357503

Crazy Women and Hysterical Mothers: The Gendered Use of Mental-Health Labels in Custody Disputes

2018· article· en· W3012357503 sur OpenAlexaboutno aff
Suzanne Zaccour

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHomicide, Infanticide, and Child Abuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthCredibilityPsychologyFraming (construction)Child custodyCriminologyPsychiatrySocial psychologyLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research studies the use of gendered mental-health labels, such as “crazy,” “hysterical,” “insane,” and “emotionally unstable,” in Canadian custody cases decided between 2000 and 2016. Building on Judith Mosoff’s work on gender and mental health stigma in custody proceedings, it maps how these “pop-psychology” labels impact custody litigation. This investigation reveals that mental-health labels serve to discredit the mother, attack her parenting abilities, and distract from her allegations of violence by the father. The article also explores fathers’, mental health experts’, and judges’ roles in framing the mother’s credibility and parental capacity with regard to her alleged mental instability. It observes how the unjustified use of mental-health labels can backfire against the father, and how mothers can link out-of-court mental-health insults to legal arguments supporting their claim for custody. Although producing varied consequences, mental-health labels often reinforce gender biases and myths regarding domestic violence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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