But Names Won't Necessarily Hurt Me: Considering the Effect of Disparaging Statements on Reputation
Notice bibliographique
Résumé
The author proposes a change in how some courts apply the test for defamatory meaning — a change that in her view would help to protect freedom of expression without compromising the protection of reputation or altering the substantive law of defamation.To be defamatory, a statement must tend to harm reputation. However, Canadian case law shows that disparaging statements are often assumed to be defamatory, even when they may have little potential to harm reputation because a right-thinking audience member is unlikely to believe them. The author argues that this is the result of an overly literal approach to ordinary meaning, a disregard for how right-thinking people interpret statements, and a tradition of not adducing evidence of context to prove meaning. Social science evidence shows that a variety of factors — from pre-publication knowledge and opinions to the form in which the words were expressed — can substantially alter an audience’s interpretation of a statement. The approach proposed by the author would require courts to place more emphasis on the entire context of an impugned statement in determining whether the statement would lower a right-thinking person’s estimation of the plaintiff. Although leading more evidence of context would add a degree of complexity, it would not place an undue burden on the parties. Any loss of efficiency would be justified, given the importance of freedom of expression and the fact that the aim of defamation law is to protect reputation, not feelings.
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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 | 0,012 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».