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Enregistrement W4404468661 · doi:10.1007/s44202-024-00282-8

Intersectional racial and gender bias in family court

2024· article· en· W4404468661 sur OpenAlexafffund
Monnica T. Williams, Sonya C. Faber, Manzar Zare, Theresa Barker, Rehman Y. Abdulrehman

Notice bibliographique

RevueDiscover Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticultural Socio-Legal Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaOttawa Public HealthManitoba Beekeepers' AssociationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésGender biasPsychologyGender studiesPolitical scienceSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Custody cases characterized by conflict may involve allegations of abuse or parental alienation, necessitating a thorough examination of the situation for the child’s wellbeing. This case series describes stereotypes and biases faced by three racialized fathers, resulting in problems in the processes and outcomes of the family court system. Occurring at the intersection of race, culture, religion, and gender, social myths about these fathers of South Asian and MENA (Middle Eastern, North African, Arab) descent led to inequities in parental rights and harm to their children. Biases experienced by fathers included racism, sexism, Islamophobia, and xenophobia, which manifested as presumptions that such fathers espoused outdated gender roles, exerted excessive authority in the home, and were unwilling to adapt to mainstream culture—which can bias the decision-making of custody evaluators, child advocates, lawyers, and judges. This paper presents the relevant facts of each case, critical errors made by the court—such as ignoring the voices of the fathers, delayed verdict delivery, inadequate assessment of abuse, and failure to prioritize the children's welfare. This article discusses stigma, abuse, interracial dynamic, and the mental health toll of this process on fathers, despite having respected professions and financial resources. Also addressed is the challenge of differentiating parental alienation from estrangement due to child abuse when children reject a parent. It is hoped that by recognizing and addressing these biases outcomes in parental disputes can be greatly improved.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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