The Law of Bad Smells: Making and Adjudicating Offensiveness Claims in Contemporary Local Law
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sense of smell seems to have resisted the kind of objective measurement process that might have facilitated settling competing claims about offensive smells by applying a general rule or standard. As a result, authorities,including courts,cannot avoid making subjective judgements of taste. A nuisance lawsuit out of Ontario regarding a mushroom farm, or rather its smells, is used here as one source of material about the difficulties of adjudication in this subfield of the “law of the senses.” Attention is also paid to a curious quasi-judicial entity, Ontario’s Normal Farm Practices Protection Board, charged with resolving, mainly through mediation, disputes about farm smells between farmers and non-farming neighbours. Overall, the article shows that the ex post facto, situated and complaint-driven logic of nuisance that nineteenth-century law used to govern offensive noises as well as nasty smells, and which left plenty of room for subjective judgements of taste, keeps reappearing in the present day. Nasty smells seem particularly impervious to modernization, that is to being managed through objective measurement and preventive regulation.
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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 | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,088 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».