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Enregistrement W4383822577 · doi:10.1177/09646639231187093

Documenting the Document: The Forensic Hospital Report and Its Knowledge Moves

2023· article· en· W4383822577 sur OpenAlexaffabout
Tyler J. King, Joshua Shaw, Liam Kennedy

Notice bibliographique

RevueSocial & Legal Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensWestern UniversityDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispositionSkepticismKnowledge productionForensic accountingProduction (economics)PsychologyPublic relationsBusinessSociologyPolitical scienceEpistemologyKnowledge managementSocial psychologyComputer scienceAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on case files from a Canadian provincial review board tasked with determining the disposition of persons found ‘not criminally responsible on account of mental disorder’, we explore the role of the forensic hospital report in the production of medico-legal risk knowledges. Through a detailed case study, we show how the report's content and particular material form allow the Board to produce the ‘significantly threatening individual’ – the very thing the Board (and report) are meant to presuppose. We therefore call on scholars to document their documents, and, in the spirit of actor-network theory (ANT), to analytically treat socio-legal objects as active participants in knowledge's creation. By accounting for the ‘knowledge moves’ the hospital report might allow, encourage, or prohibit human actors to make, we hope even ANT sceptics can use these tools to better understand various legal decision-making processes and their effects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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