Towards and Explicit Balancing Inquiry - R.A.V. and Black through the Lens of Foreign Freedom of Expression Jurisprudence
Notice bibliographique
Résumé
In this Note, the author considers the Supreme Court's recent First Amendment jurisprudence-in particular R.A.V. v. City of St. Paul and Virginia v. Black, two cases concerning legislative attempts to criminalize cross-burning-through the eyes of foreign freedom of speech jurisprudence. He argues that the freedom of speech adjudicative models provided by the European Court of Human Rights and the Canadian Constitutional Court not only suggest a clearer mode of First Amendment adjudication, but may also enable us to more clearly understand the nature of the emergent case-by-case balancing jurisprudence implicitly present in both R.A.V. and Black.\nPart I of the Note briefly considers how, despite its textual clarity and unequivocal command, First Amendment fundamentalism has been rejected by the Supreme Court. Part II introduces the motivation and means by which the European Court of Human Rights and the Canadian Constitutional Court adopted and utilize case-by-case balancing tests in freedom of expression adjudication. Part III examines R.A.V. and Black, revealing the extent to which such case-by-case analysis already informs modern First Amendment jurisprudence. Finally, in Part IV the author proposes a case-by-case First Amendment balancing test informed by precedent and foreign adjudicative models, and responds to several anticipated objections to such a test.
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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 | 0,029 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,041 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».