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Enregistrement W4294934378 · doi:10.1093/jlb/lsac023

Ethicolegal considerations of screening for brain injury in women who have experienced intimate partner violence

2022· article· en· W4294934378 sur OpenAlexaff
Quinn Boyle, Judy Illes, Deana Simonetto, Paul van Donkelaar

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and the Biosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensNeuroDevNetUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomestic violenceDisadvantagedVulnerability (computing)Context (archaeology)Economic JusticeFocus groupVignettePsychologyMedicinePoison controlSuicide preventionCriminologySocial psychologyPolitical scienceMedical emergencyComputer securityBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The vast majority of women who experience physical intimate partner violence (IPV) will likely suffer a brain injury (BI) as a result of the abuse. Accurate screening of IPV–BI can ensure survivors have access to appropriate health care and other supports, but screening results may also impact them receiving fair and equitable treatment in the legal system, and the justice they deserve. We used semi-structured interviews, combined with a contrastive vignette that described a realistic but hypothetical scenario involving IPV with or without BI, to explore the impact of BI on parenting disputes. Participants were lawyers (n = 12) whose focus is family law. Results highlight the potential adverse consequences of a positive BI screen that are influenced by the legal responsibility of counsel, the legal aid status of the woman, ongoing family dynamics, and the expectations of society while the focus on the best interests of the child is retained. Taken together, the findings reflect the legal vulnerability of women in decision-making about their capacity to parent after a BI. We conclude with recommendations for the future of IPV–BI screening aimed at mitigating risk and equipping women to navigate a legal system that has disadvantaged them, both historically and in the current context.

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)0,006
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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