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Enregistrement W2181223613 · doi:10.5539/ass.v11n28p183

Spinning the Web of Hate Online: A Critical Review from the Malaysian Laws

2015· review· en· W2181223613 sur OpenAlexvenueno aff
Syahirah Abdul Shukor, Associate Professor Dr. Nazura Abdul Manap

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetHarmony (color)DreamLawPolitical scienceSociologyIndependence (probability theory)Public relationsInternet privacyBusinessComputer scienceWorld Wide WebPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>In a multi-cultural society, living in peace and tolerance are keys to development and sustainable economy. Undeniably, the efforts taken by all stakeholders are essential in materializing the future and dream of a peaceful country. Since its independence, Malaysia has been struggling to maintain the unity and integration of the three main ethnics, the Malays, the Chinese and the Indians. Matters pertaining to media especially publications of printed presses are strictly supervised by the Ministry of Home Affairs. However, with the inception of the Internet, regulating content of the Internet might be impossible for the law makers. This paper examines how the emergence of social networking website such as <em>Facebook, MySpace</em> and even <em>Tweeting</em> have been misused by irresponsible Internet users in Malaysia. Spinning the web of hate online is like spreading virus to the netizens and yet, its impact if it is not well tackled by members of society, it might spark serious problem to the unity and harmony of ethnics in Malaysia. Next, this paper examines how law responds to problems arose on the Internet. Finally, this paper suggests that supervision and monitoring content of the Internet which promote hate might be challenging but such problem need to be tackled by the authorities with extra vigilant and full coordination with all authorities.</p>

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,323 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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