Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Relatie tussen de hersenen en het rechtIs het brein van de rechter in staat om bewijs (DNA, camerabeelden) zo te interpreteren dat de waarheid wordt gevonden?Wat betekenen afwijkingen in het brein van de verdachte voor diens toerekeningsvatbaarheid?Kunnen we het brein van veroordeelden zo beïnvloeden dat ze niet zullen recidiveren?Deze en andere vragen over de relatie tussen brein en recht staan centraal in dit boek, dat een verslag is van het publiekssymposium ‘Brein & Recht’, op 16 september 2022 georganiseerd door het Leiden Instituut voor Brein en Cognitie (LIBC) en de gemeente Leiden. In volgorde van de fases van het strafrecht gaat dit boek over de relevantie van het brein voor de waarheidsvinding, de aansprakelijkheid en straftoemeting, en de bestraffing en tenuitvoerlegging. Mogelijkheden forensische psychologieOp het symposium namen sprekers van de Universiteit Leiden en verschillende andere universiteiten en instellingen de aanwezigen mee in de mogelijkheden en grenzen van het gebruik van informatie over het brein op door verschillende actoren in de strafrechtspleging te nemen beslissingen (politie, officier van justitie, rechter, enzovoorts). Bij het symposium kwamen de nieuwste technieken en inzichten van hersenonderzoek aan bod, en werd er ingegaan op de meest recente juridische (en ethische) inzichten. Daarnaast werd er bekeken binnen welke grenzen in de strafrechtspleging gebruik kan worden gemaakt van deze nieuwste breintechnieken.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.023 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it