The Role of the Medical Expert in the Retrospective Assessment of Testamentary Capacity
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Physicians and other mental health experts are increasingly called on to assist the courts with the determination of testamentary capacity. We aim to improve the understanding of the retrospective assessment of testamentary capacity for medical experts in order to provide more useful reports for the court’s determinations and to provide a methodology for the retrospective assessment of testamentary capacity. Method: Medical experts with experience in the retrospective assessment of testamentary capacity collaborated with lawyers who practice estate litigation. The medical literature on the assessment of testamentary capacity was reviewed and integrated. The medical experts provided a clinical perspective, while the lawyers ensured that the case law and legal perspective were integrated into this review. Results: The focus and limitations of the medical expert are outlined including the need to be objective, nonpartisan, and fair. For the benefit of the court, the medical expert should describe the nature and severity of relevant medical, psychiatric, and cognitive disorders, and how they may impact on the specific criteria for testamentary capacity as defined by the leading case of Banks v Goodfellow. Medical experts should opine only on the issue of vulnerability to influence and defer to the court to determine the facts of the case regarding any influence that may have been exerted. Conclusions: Although the ultimate determination of testamentary capacity is a legal one, medical experts can help the court achieve the most informed legal decision by providing relevant information on clinical issues that may impact the criteria for testamentary capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».