MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2253351770

Religious Vilification: Confused Policy, Unsound Principle and Unfortunate Law

2007· article· en· W2253351770 sur OpenAlexaboutno aff
Rex Tauati Ahdar

Notice bibliographique

RevueThe University of Queensland Law Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawHatredIncitementArgument (complex analysis)Subject (documents)LegislationPolitical scienceSociologyPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It would be a very good thing and no doubt society would be better for it, if certain benighted people refrained from insulting or denigrating their fellow citizens because of those citizens' religious beliefs and conduct. Should we then pass a law to prohibit religious vilification? In this article I argue that a firm 'no' should be the answer. I realise that in some quarters the subject has been thoroughly debated and the opposite answer given. So, the United Kingdom,1 as well as three states in Australia, have recently enacted laws banning incitement to religious hatred. The question, however, is still a live one for nations such as New Zealand and Canada, as well as the remaining states of Australia. Moreover, even in those jurisdictions saddled with such laws, it is not too late to reconsider and scrap the legislation. The justifications for the introduction of religious vilification laws have never been persuasive. Whilst I shall briefly traverse these, the best argument against religious vilification is, I believe, the Catch the Fire case. This decision, the first major litigation on the subject, bears out the concerns of many that religious vilification laws are conceptually unsound and produce results antithetical to the religious tolerance its promoters hope for.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,049
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0270,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe University of Queensland Law JournalMême sujetAmerican Constitutional Law and PoliticsTravaux en français237 207