More than 'Revenge Porn' Civil Remedies for the Nonconsensual Distribution of Intimate Images
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».