A COMPARATIVE STUDY ON EXPERT OPINION UNDER EVIDENCE LAWS : INDIA AND DEVLOPED COUNTRY
Notice bibliographique
Résumé
The expert opinion evidence is vital in making a decision in the courts when the dispute cannot be solved without scientific, technical or specialized knowledge that an ordinary judge cannot possess. In India, expert evidence is admissible and used under the Bharatiya Sakshya Adhiniyam, 2023, especially, Sections 39 to 45, which accepts expert opinion as evidence but does not hold it as conclusive. In India, courts have always argued that expert testimony is only advisory and should be looked upon critically and supported with other evidence to make it reliable and fair. This paper reviews the Indian legal system on expert opinion evidence and provides a comparative perspective with the situation in the United States, the United Kingdom, Canada, Australia, and the European Union. The paper sheds light on the major variations in admissibility requirements, judicial gatekeeping functions, expert neutrality, and accreditation processes that it has identified through a review of statutory and leading judicial cases. Whereas other jurisdictions like the United States and Canada have structured admissibility tests based on scientific reliability and relevancy, the Indian system does not have a uniform standard, formal accreditation of experts, and no real protection against partisanism. Keywords: Evidence Laws, Expert opinion, The Bharatiya Sakshya Adhiniyam, 2023, International stander, gatekeeping, scientific innovation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».