Jury selection in Australia: Is there enough cause for challenge?
Notice bibliographique
Résumé
This presentation will examine the jury empanelment process across Australian jurisdictions as well as outline a number of recent trends and issues that may suggest a need to open a dialogue regarding a refreshment of the selection phase in order to effectively (and procedurally) address identified juror biases. The issue of juror bias is one that has been long recognized by a variety of \nCommon Law countries including Canada and the United States and has recently been highlighted with regard to a number of high profile cases in Australia. A review of international Common Law approaches to jury selection indicates that the United States represents one of the more liberal approaches while Australia represents one of the more conservative approaches. Interestingly, although the Canadian system has adopted a more intermediate approach, the process is somewhat \ninformal and does not always align with the available scientific evidence. This presentation, therefore, will focus on: (1) outlining the available empirical evidence relating to potential juror bias in Australia, (2) identifying the major demographic and cognitive attributes that appear to impact juror bias, and \n(3) introducing a formalized, procedurally-based process for responding to this issue through the challenge for cause component of empanelment. These issues will be discussed within the Australian social and legal context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».