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Enregistrement W3088385331

Intoxication, a Drunk Science: Expertise in Cases of Sexual Assault regarding Capacity to Consent

2020· article· en· W3088385331 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJury Decision Making Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaintiffJurisprudenceCriminologySexual assaultNarrativeScientific evidencePsychologyForensic psychologyFederal Rules of EvidenceLawSocial psychologyPolitical scienceHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicineMedical emergencyEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the use of expert and forensic evidence in cases of sexual assault when the complainant alleges incapacity to consent due to intoxication. Based on a review of recent jurisprudence, the following argues that despite its rampant use in sexual assault trials, expert testimony and forensic evidence are frequently unable to provide precise conclusions about a complainant’s level of intoxication and consequently capacity to consent. While trial judges continue to call on counsel to bring forth these types of evidence, they are rarely assigned probative value. Nonetheless, inconclusive expert evidence and testimony is still relied upon to advance theories which undermine the complainant’s narrative and uphold damaging stereotypes about sexually assaulted intoxicated women. While these types of evidence can contribute to the truth-seeking process, this paper calls on the legal community to critically evaluate how these scientific tools are being utilized. What voices and narratives are being amplified by expertise? Furthermore, it asks whether expertise is actually relevant and informative to the central issues alleged in cases of capacity to consent. Are expert testimony and forensic evidence truly allowing the trier of fact to get at the truth?

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,295 · 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