'Revenge Porn,' Tort Law, and Changing Socio-Technological Realities: A Commentary on Doe 464533 v ND
Notice bibliographique
Résumé
In the 2016 decision of Doe 464533 v ND, the Ontario Superior Court further developed the common law tort of invasion of privacy in Ontario. The decision concerned what is colloquially known as “revenge porn.” The initial finding of liability on the part of the defendant was celebrated by legal experts, who praised the Court’s clarification of the contours of this tort. The Doe decision, while being of limited precedential value, serves as a fruitful site of exploration for the potentiality of Canadian tort law to effectively respond to cases dealing with potential breaches of privacy, particularly as they occur in the digital sphere. This article examines the Doe decision with the view that the invasion of privacy tort in Canada ought to develop so as to effectively respond to instances of “revenge porn” and unforeseen breaches of privacy that occur thanks to technological and social change. This comment proceeds in three parts, beginning with a brief contextual explanation of the facts and law at play. Second, it explores the shortcomings of tort of public disclosure of private facts with respect to unforeseen breaches of privacy that occur due to technological and social change. This comment concludes by considering the possibility of utilizing a “reasonable expectation of privacy” test, in order to ensure the tort’s survival and due to numerous key advantages of such an approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».