Expert Evidence Admissibility: From Rocky Highlands to Swampy Lowlands, via the Medical Standard of Care
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes an alternative research program for expert evidence law scholarship. The program takes a path that diverges from the majority of writing in this field, in two main ways. First, it eschews the field’s predominant epistemological stance. This stance — termed “epistemological rectitude” — primarily emphasizes fact-finding accuracy and rigorous admissibility or “gatekeeping” standards. Second, the proposed program adopts a narrower focus of inquiry than that usually taken: instead of experts in general, the program examines specific types of experts employed in specific types of cases to prove specific elements in dispute. Part I begins by presenting the current state of expert evidence law and highlighting the epistemological rectitude animating both case law and commentary. It then explains how epistemological rectitude elides the degree to which expert evidence law is highly pragmatic and contextual in its practical operation, and the problem that this entails for legal knowledge. To respond to this problem, the proposed program employs a context-driven method, presented at the end of Part II. Part III unpacks and defends this method by adopting a narrow focus: expert evidence on the medical standard of care in malpractice cases. This narrow focus is adopted to show: the limitations inherent to studying experts in general; the extent to which contextual differences matter to the law’s operation; and the knowledge to be gained by narrowing inquiries in this manner. The conclusion outlines in broad terms how the proposed program can be developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».