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Enregistrement W2078000226 · doi:10.7202/045698ar

Technological Self-Help and Equality in Cyberspace

2011· article· en· W2078000226 sur OpenAlexaffvenue
Jennifer A. Chandler

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCybersecurity and Cyber Warfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberspaceHarmLaw and economicsContext (archaeology)Proportionality (law)Function (biology)InequalityPolitical scienceLawSociologyThe InternetComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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