Notice bibliographique
Résumé
Defamatory statements of fact published in mass media give rise to a legal problem of particular difficulty. When a defamatory statement of fact is published by mass media, the breadth of the statement’s dissemination is likely to maximize the harm to the person defamed. Yet in recent decades there has been an increasing consciousness among legislators and the judiciary of the importance of freedom of expression in democratic societies. Defamation cases are free speech cases in microcosm. Judicial appreciation of the important values at stake on both sides of cases involving defamatory statements of fact in mass media has led to recognition that the publication of such statements, when they relate to subjects of legitimate public interest, should in some circumstances be legally protected. As a result, Canadian law as to the availability of a defence of privilege for mass media has been in a state of evolution for many years. This article surveys the history of that evolution, which has led to a restatement of libel law in terms of free expression the ory. A cornerstone of that restatement is the recent recognition by the Supreme Court, in Grant v. Torstar, of a new defence of responsible communication on matters of public interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,048 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».