Trading Nudes Like Hockey Cards: Exploring the Diversity of ‘Revenge Porn’ Cases Responded to in Law
Notice bibliographique
Résumé
Popular and scholarly responses to nonconsensual pornography (colloquially known as ‘revenge porn’) have largely, though not exclusively, focused on cases that fit within the paradigmatic mold of men nonconsensually distributing intimate images with the intention to harass or abuse their female partners/ex-partners. However, several recent studies offer evidence that the dynamics of this act are more diverse than previously assumed. In this article I analyze 49 Canadian legal cases to determine the extent to which those cases that make it to the court level fit within the typical framing and to explore the dynamics of cases laying outside this paradigm. I find that, while a large portion of cases fit the commonly imagined pattern, the case law also includes several cases that complicate dominant framings of nonconsensual pornography. Using intersectional and postmodern feminist theory, I argue that this variety of case contexts necessitates more diverse socio-legal understandings of and responses to nonconsensual pornography.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,022 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».