#AbolishNCR: A Qualitative Analysis of Social Media Narratives around the Insanity Defense
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an analysis of social media posts by laypersons regarding a finding of Not Criminally Responsible on Account of Mental Disorder (NCRMD) for Matthew de Grood after a high-profile trial in 2016 in Canada. From trial to verdict, a total of 4,991 tweets relating to the case were harvested from Twitter. Qualitative content analysis of 365 tweets by laypersons revealed three themes – largely equating the insanity defense to a legal loophole: (1) The case exemplified a misappropriation of the legal defense (e.g., due to privilege, due to the seriousness of the offence); (2) The perception existed that the NCRMD defence is a miscarriage of justice; (3) Many comments reflected a search for answers and justice. These embodied the ABCs of NCRMD: advocating, blaming, and clarifying. A need for public education about the forensic psychiatric system is evident; misconceptions about the insanity defence appeared pervasive. Further research could focus on the efficacy of knowledge translation over new media channels, such as Twitter.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».