Empirical Shortcomings with First Amendment Jurisprudence: A Historical Perspective on the Power of Hate Speech
Notice bibliographique
Résumé
This article evaluates the extent to which hate speech is a catalyst for discrimination, persecution, and other forms of oppression. Furthermore, it analyzes whether hate speech facilitates persecution of insular minorities. If hate speech breeds prejudice and limits an identifiable out group's ability to participate in the democratic process, then they pose a true threat and are not protected by the First Amendment. At issue are not abstract sayings, but expressions calculated to indoctrinate listeners with a set of beliefs justifying and advocating the use of force and persecution against out groups. Restrictions should be enacted against hate speech that is intended to elicit persecution or oppression when such results are significantly probable. This article suggests that hate speech is not only dangerous when it poses an immediate threat of harm, but also when it is systematically developed and thereby becomes part of culturally acceptable dialogs. Part II of this article summarizes Supreme Court precedents dealing with hate speech. Part III evaluates what role anti-Semitic speech played in Germany in creating circumstances that made the Holocaust possible. Part III then analyzes whether racist speech contributed to the development of Black slavery and the ruthless destruction of many Native American tribes in the United States. Part III also contains a brief overview of the more prevalent current racist vitriol and its consequences. Part IV criticizes the Supreme Court's hate speech doctrine because it is not based on empirical evidence, but rather on a relativistic theory of law that potentially poses a threat to democracy. Part IV also considers legislation enacted by some Western democracies, like Germany and Canada, prohibiting certain forms of hate propaganda. Part IV then evaluates democratic institutions and the danger that hate speech poses to them. Finally, Part IV discusses policy considerations lawmakers should address in formulating statutes prohibiting the promulgation of speech aimed at instigating racial and ethnic violence.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».