Religious Vilification: Confused Policy, Unsound Principle and Unfortunate Law
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,049 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».