Intersectional racial and gender bias in family court
Notice bibliographique
Résumé
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included racism, sexism, Islamophobia, and xenophobia, which manifested as presumptions that such fathers espoused outdated gender roles, exerted excessive authority in the home, and were unwilling to adapt to mainstream culture—which can bias the decision-making of custody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.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».