“Not Scientific” to Whom? Laypeople Misjudge Manner of Death Determinations as Scientific and Definitive
Notice bibliographique
Résumé
When someone dies unexpectedly, a medical examiner may perform an autopsy to determine how they died (i.e., manner of death). Recent studies found that cognitive bias can affect manner of death judgments, such that extraneous non-medical information may cause the same death to be judged as either a homicide or accident, which has significant legal ramifications. In response, leading medical examiners clarified that manner of death is “not scientific” and “often does not fit well in court.” Yet medical examiners often testify in court, and little is known about how fact-finders appraise their judgments. To address this gap, we conducted two experiments in which mock jurors read and evaluated a medical examiner’s testimony at a murder trial (modeled after the real-world case of Melissa Lucio), while varying the expert’s opinion (i.e., homicide or accident) and the defendant’s attributes (i.e., an affluent white or underprivileged Latina woman). Overall, participants rated the medical examiner’s testimony as highly scientific, credible, and convincing, and it strongly affected their verdicts and belief in the defendant’s guilt, irrespective of the defendant’s attributes. Moreover, participants unexpectedly rated the expert as even more credible if they ruled the death a homicide rather than an accident. Our data thus reveal a worrisome disconnect between how medical examiners characterize their judgments (i.e., as nonscientific and tentative) and how jurors appraise those judgments (i.e., as highly scientific and practically dispositive). We discuss ways to remedy this disconnect, including reforming death investigation practices to curtail bias and encourage standardization and transparency.
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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 | 0,020 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».