Notice bibliographique
Résumé
Of all the legislative special measures intended to assist vulnerable witnesses, intermediaries have the greatest potential to help those with a communication need to give their best evidence. In the UK, 1% of people are estimated to have speech, language or communication problems sufficient to affect everyday functioning: this may be an underestimate (Enderby and Davies, 1989; Bryan et al, 1991). More than a million children suffer from speech, language and communication difficulties (Department for Children, Schools and Families, 2008); around 10% have a long-term speech, language and communication need (Law et al, 2000) or a clinically recognisable mental disorder (Office for National Statistics, 2005); and rates of childhood autism are around 1%, far higher than previous estimates (Baird et al, 2006). The origins of the intermediary role date back to 1955. In that year, Israel introduced the ‘youth examiner’, a social worker responsible for questioning children (Libai, 1969); South Africa passed legislation in 1977 enabling an intermediary to relay lawyers’ questions to children; a few more recent intermediary provisions in other parts of the world are not in active use (Henderson, 2012). Introduction of a scheme is under active consideration in New South Wales and South Australia (communications to the authors, March 2015) and is being piloted in Canada (www.access-to-justice.org). The intermediary concept was first proposed in England and Wales in 1987. Drawing on the Israeli model, legal scholar Glanville Williams proposed that a ‘child examiner’ relay lawyers’ questions to young witnesses while their evidence was videotaped before trial (Williams, 1987a, 1987b).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,004 |
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 ».