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Enregistrement W98103576

The Problem of Partisan Experts and the Potential for Reform through Concurrent Evidence

2013· article· en· W98103576 sur OpenAlexaboutno aff
David A. Sonenshein, Charles Fitzpatrick

Notice bibliographique

Revue˜The œReview of litigation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversarial systemLawContemptJuryPolitical scienceGermanCivil procedureCompetence (human resources)Ex partePsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I. INTRODUCTION 2II. THE PROBLEM OF EXPERT BIAS 3A . Payment of Experts Leads to Biased Testimony 6B. Partisan Preparation of Experts Leads to Biased Testimony 11C. Lack of Jury Competence and Limited Access to Expert 's Background Contribute to the Problem of Expert Bias .... 14D. Perceived Bias Breeds Contempt for Expert Witnesses .... 1 6E. Lack of Uniform Ethical Guidelines Creates Environment for Biased Testimony 18III. FAILED EFFORTS AT REFORM IN THE UNITED STATES 20A. Frye and Daubert 20B. Court-Appointed Experts and Other Failed Efforts at Reform 251. Science Courts and Expert Judges 252. Court-Appointed Experts 26a. Reasons Against Using Court-Appointed Experts 291. Lack of Necessity 292. Respect for the Adversarial System 303. Impracticality 324. The Availability of Technical Advisors 33IV. FOREIGN MODELS FOR DEALING WITH EXPERT BIAS 36A. Typical Civil Law (Inquisitorial) Systems 361. German Use of Court- Appointed Experts 362 . French Use of Court- Appointed Experts 403. Italian Use of Court- Appointed Experts 44a. Civil Proceedings 44b. Criminal Proceedings 454. German, French, and Italian Systems Do Not Provide Useful Models for Reform of U.S. Courts 46B. Adversarial Legal Systems 511. English System 512. Canadian System 53a. Federal Court 53b. Provincial Courts 54V. AUSTRALIAN USE OF CONCURRENT EVIDENCE MAY PROVIDE A MODEL FOR EFFECTIVE REFORM IN U.S. COURTS 55A. Problem of Expert Bias in Australian Courts 57B. The Concurrent Evidence Procedure 59C. Supplemental Reforms 60D. Benefits of Concurrent Evidence 61VI. CONCLUSION 63I. INTRODUCTIONIn the United States, expert witnesses are selected, paid, and prepared by the parties to the litigation. In this Article, we will explain why this system often leads to biased and partisan testimony from experts and explore several possible options for reform.In Part II, we will examine how the American adversarial system and its allowance for party payment and preparation of expert witnesses lead to an inevitable and unavoidable danger of partisan bias in expert testimony. We will also explain why this problem is exacerbated by a lack of jury competence in evaluating expert testimony and has led to contempt for experts amongst lawyers, judges, and those professional groups from which experts are often chosen. Finally, we will show that the lack of uniform ethical guidelines for testifying experts opens the door to biased testimony.In Part III, we will demonstrate that, although the problem of expert bias has long been recognized, past efforts for reform have been either ignored or proven inadequate. We will focus a large portion of this section on the widespread call for an increase in the use of court-appointed experts as well as some of the reasons that this practice has not become more prevalent.In Part IV, we will explore the possibility of American courts adopting a system akin to those in the civil law universe of continental Europe, including the regimes used in Germany, France, and Italy, whereby expert witnesses are appointed by the courts. These systems aim for neutral and independent expert testimony. We will argue that the use of court-appointed neutral experts - with some modifications which acknowledge the imperatives of the adversarial system - might provide a model for effective reform. We will then turn to the adversarial systems of England, Canada, and Australia. Despite sharing a legal tradition with the United States, we will show that the English system offers relatively little that could improve the use of expert witnesses in this country, but that the procedures used in the Canadian provincial system offer some intriguing ideas for reform. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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