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Enregistrement W1588939777 · doi:10.26686/wgtn.17007385.v1

Public nudity and the right to freedom of expression: Balancing competing interests

2013· dissertation· en· W1588939777 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Mary Lincoln

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHate Speech and Cyberbullying Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellington City CouncilAuckland Council
Mots-clésFreedom of expressionSupreme courtExpression (computer science)Scope (computer science)Test (biology)Political scienceLawHuman rightsBalancing testLaw and economicsSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With little case law concerning nudity and the right to freedom of expression, this paper aims to uncover the appropriate frameworks to be used to determine the following questions: (a) when is public nudity “expression” for the purposes of s 14 of the New Zealand Bill of Rights Act 1990, and (b) in what circumstances involving “expressive” public nudity would it be reasonable and demonstrably justifiable to limit the right to freedom of expression using s 4(1)(a), as per s 5 of the Bill of Rights Act? As regards the first of these questions, this paper critiques the current test in use in New Zealand for determining whether conduct is expression – the test developed by the Canadian Supreme Court in Irwin Toy Ltd v Attorney-general (Quebec) – and advocates for the adoption of a purposive approach to determining the scope of the right to freedom of expression. As for the second of these questions, this paper advocates for the adoption of “the modified Hansen sequence” proposed by Professor Claudia Geiringer. This paper then uses recent examples of public nudity involving naturists and protestors to test these frameworks and to illustrate how they would operate in practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,078
Communication savante0,0170,015
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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