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Enregistrement W4212849243 · doi:10.24124/2021/59235

Jury duty and posttraumatic stress disorder

2021· dissertation· en· W4212849243 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Kyle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuryPsychologyDutyThematic analysisMistakeClinical psychologySocial psychologyQualitative researchPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on jurors and juror symptomatology has been conducted for many years; however, existing research has primarily been completed in the United States. What little research was conducted in Canada is now several years ago. Further, there is sufficient anecdotal evidence to suggest PTSD can and does occur as a result of serving jury duty. As such, this research sought to explore the relationship between jury duty participation and PTSD symptomology, as described by participants. This research is qualitative and involved two stages. First, participants (n=14) were asked to complete an online demographic survey that included a self-report measure for PTSD, the PCL-5. Second, participants (n=12) were invited to complete a one-two hour interview. Findings from the interviews were analyzed via thematic analysis. This research found three participants who met the criteria for probable PTSD (when using a cut-off score of 32). Overall, jurors in Canada echo previous research that states sources of symptoms relate to viewing disturbing images, deliberations, sequestering, and fear of making a mistake. New insight indicates fear associated with retaliation may be a major contributing factor for symptomology. Further, jurors whose life experiences relate to the trial type may be a contributing factor for symptomology. Policy and practice recommendations include improving information for jurors before they begin their service and providing more consistent follow-up support for jurors. Research should continue to explore the relationship between jurors and symptomology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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