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Enregistrement W2010008752 · doi:10.1350/clwr.2012.41.2.0236

Racial Vilification and Freedom of Speech in Australia and Elsewhere

2012· article· en· W2010008752 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony Gray

Notice bibliographique

RevueCommon Law World Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHate Speech and Cyberbullying Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffensiveLawCharterLegislatureContext (archaeology)Political sciencePoliticsGovernment (linguistics)DemocracyLegislationFreedom of informationSociologyLaw and economicsHistoryLinguisticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers the difficult balance to be struck between values of freedom of speech and attempts by legislators in a range of jurisdictions to ban racially offensive speech. It compares the position in Australia, where the High Court has established an implied freedom of political communication, with the position in the United States, which has enshrined freedom of speech in its Bill of Rights, and in Canada, which has enshrined such a freedom in its Charter. After reflecting how such provisions have been applied in the context of legislative attempts to curb racially-motivated speech, the paper argues that there are real questions over the constitutional validity of Australia's racial vilification laws, since they interfere with an individual's right to express an opinion, albeit an offensive one. This discussion takes place in the broader context of question marks over the utility of banning speech in an effort to improve race relations, and the marketplace of ideas type philosophy, where it is thought that in free democracies such as those under consideration, individuals need to be exposed to a full range of views and opinions, in order to develop more considered views on important topics, rather than have access to views and opinions controlled by the government.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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