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Enregistrement W3137931046

More than 'Revenge Porn' Civil Remedies for the Nonconsensual Distribution of Intimate Images

2018· article· en· W3137931046 sur OpenAlexaffabout
Suzie Dunn, Alessia Petricone-Westwood

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamagesInternet privacyTortLawPsychologyCriminologyPolitical scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The non-consensual distribution of intimate images, or “revenge porn” as it is colloquially known, is a growing phenomenon in the digital era that has devastated the lives of countless individuals. Targets of this conduct have suffered both short and long-lasting harms that have had serious repercussions on their mental health, physical well-being, and safety. Once their intimate images have been shared without their consent, they can face damage to their personal and professional reputations. There are reported cases where individuals have lost their jobs, have had to relocate, were stalked and harassed, experienced some form of emotional trauma, and had their privacy violated after their images were shared. It is a jarring experience to say the least. Most want the images taken off down as soon as possible, but attempting to remove the images from the Internet can be a costly endeavor. This collection of harms and damages beg for a civil remedy. As a result, some individuals have begun turning to the civil courts to seek remedies for the damages they have incurred. This paper explores some civil remedies that may be available for individuals who have had their intimate images shared without their consent, but is no way an exhaustive list of civil actions or remedies that may be available.In four parts, this paper (1) introduces and describes common manifestations of this problematic behavior, (2) outlines a selection of civil remedies that are available to individuals who have had their intimate images shared without their consent, (3) reviews some remedies and relief that may be available; and (4) provides useful practice tips for lawyers serving clients who have had their intimate images shared without consent. It also includes an appendix with information on civil legislation in other Canadian jurisdictions, the criminal response to this behavior, and links to organizations that are addressing the non-consensual distribution of intimate images.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,023
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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