Juror decision-making concerning defendants with mental health conditions – a systematic review of experimental studies
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review explores the methodological characteristics, features and findings of empirical research adopting an experimental mock juror design to investigate legal decision-making regarding defendants with mental health conditions. A systematic search was conducted using MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, PsyArticles and Web of Science, with thirty-two eligible studies included within the final review. Study quality was assessed using the Appraisal Tool for Cross-Sectional Studies (AXIS). All studies were conducted across the United States and Canada, with the exception of one conducted in the United Kingdom. Studies varied significantly in their aims, sampling, variables manipulated and other methodological characteristics. Many effects were reported as non-significant, although a range of significant aggravating and mitigating effects were found in relation to the effect of different diagnostic terms, types of evidence presented and other defendant or participant characteristics on mock jurors’ verdict and sentencing decisions. Inconsistencies in direction of effect were found even amongst the higher quality studies. Strengths, limitations, and recommendations for future research are discussed.
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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 | 0,032 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».