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Enregistrement W148763511

Hate Speech: North and South

2014· article· en· W148763511 sur OpenAlexaffabout
Wayne Sumner

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHate Speech and Cyberbullying Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndividualismEgalitarianismLibertarianismCollectivismPoliticsSociologyPolitical scienceLawPolitical economyMedia studies
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadians and Americans share a common border and, to a large extent, a common culture. For the most part we watch the same movies and television shows, listen to the same music, and follow the same sports. However, there are some notable issues that divide us. We Canadians are the ones with a universal single-payer health care system, an unelected senate, and gun control. And we have laws against hate speech. How is this latter disparity to be explained? One possibility, which has been advanced by several commentators, is that it reflects broader and deeper differences between the two countries’ social/political cultures. In his documentary Bowling for Columbine Michael Moore hypothesized that Canadians tend to be less individualistic than Americans, more inclined to favour the collective good even at the cost of some individual freedom. My Toronto colleague Joseph Heath has defended a more scholarly version of this hypothesis in his book The Efficient Society. So perhaps the greater tolerance of hate speech in the United States can be understood only against this backdrop of American individualism and libertarianism, on the one hand, and Canadian collectivism and egalitarianism, on the other.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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