Applying the Daubert Factors to IOP-29-Based Testimony
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines the Inventory of Problems – 29 (IOP-29) in terms of the Daubert standards. The three majority opinions (i.e., Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals, General Electric Co. v Joiner, and Kumho Tire Co. v. Carmichael) that constitute the so-called Daubert trilogy represented a sea change in judicial awareness of the relevance of empirical methodology in providing probative expert testimony in court. Specifically, they brought forth a set of factors that may be considered during trial to assess the admissibility of proffered expert testimony. The first section of the present article briefly describes the current state of negative impression management assessment in psycho-legal context, with particular reference to the development of the procedures and expectations for expert testimony. Next, Daubert factors are defined and applied, one by one, to IOP-29-based testimony. This led to the conclusion that the IOP-29 has been thoroughly and empirically tested in different contexts and countries, and across different psychopathological conditions (1st Daubert standard); it has been peer-reviewed and publications on it have showed continued growth in recent years (2nd Daubert standard); based on the many empirical studies, its error rate is potentially knowable (3rd Daubert standard); this information, along with standards for controlling its operation, are available in the IOP-29 Professional Manual (4th Daubert standard); there is growing evidence of the general acceptance that the IOP-29 has received within the scientific community currently and over the years (5th Daubert standard). Finally, recommendations are proposed on the use of the test within the forensic field.
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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 | 0,046 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».