AAFS (Victorian branch) Symposium: Science and Medicine in the Courts—Learning from the wrongful conviction of Kathleen Folbigg
Notice bibliographique
Résumé
Kathleen Folbigg spent 20 years in jail, wrongly convicted for smothering her four infant children. An unprecedented second judicial Inquiry found they died naturally. New genetic and psychiatric evidence unlocked the wrongful conviction, but it was always questionable. A Symposium held by the AAFS (Victorian Branch) detailed the timeline of the numerous events, then identified and discussed the issues. What were the failings and why were they missed? What part did expert witnesses, judges and lawyers play in this wrongful conviction? Did the prosecution appeal to misogyny? How did the first Inquiry get it so wrong? How did it fail to correctly understand the genetics? Was Ms Folbigg treated disrespectfully, and if so, what did that mean about fact finding? How did the failures of disclosure affect the original conviction and its various appeals? What explains the NSW Court of Appeal’s decision to reject an appeal based on jury misbehaviour during Ms Folbigg’s trial? Should we be more careful about the language we use in criminal trials? There was general agreement that the frailties of Kathleen Folbigg’s convictions were readily visible from the beginning. Will the criminal justice system learn the lessons that emerge from this case?
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».