Notice bibliographique
Résumé
New technologies challenge the law in many ways, for example, they extend one’s capacity to harm others and to defend oneself from harm by others. These changes require the law to decide whether we have legal rights to be free from those harms, and whether we may react against those harms extrajudicially through some form of self-help (e.g., self-defence or defence of third parties) or whether we must resort to legal mechanisms alone. These questions have been challenging to answer in the cyberspace context, where new interests and new harms have emerged. The legal limits on permissible self-defence have historically been a function of necessity and proportionality to the threat. However, this article argues that case law and historical commentary reveal that equality between individuals is also an important policy issue underlying the limits on self-defence. The use of technologies in self-defence brings the question of equality to the fore since technologies may sometimes neutralize an inequality in strength between an attacker and a defender. A legal approach that limits resort to technological tools in self-defence would ratify and preserve that inequality. However, the relationship between technology and human equality is complex, and this article proposes an analytical structure for understanding it. The objective is to understand which technologies promote equality while imposing the least social costs when used in self-defence. The article proposes principles (including explicit consideration of the effects on equality) for setting limits on technological self-help, and illustrates their use by applying them to several forms of cyberspace counter-strikes against hackers, phishers, spammers, and peer-to-peer networks.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,091 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».