The Potential of Centralized and Statutorily Empowered Bodies to Advance a Survivor-Centered Approach to Technology-Facilitated Violence Against Women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the means and harms of technology-facilitated violence have become more evident, some governments have taken steps to create or empower centralized bodies with statutory mandates as part of an effort to combat it. This chapter argues that these bodies have the potential to meaningfully further a survivor-centered approach to combatting technology-facilitated violence against women – one that places their experiences, rights, wishes, and needs at its core. It further argues that governments should consider integrating them into a broader holistic response to this conduct. An overview is provided of the operations of New Zealand's Netsafe, the eSafety Commissioner in Australia, Nova Scotia's Cyberscan Unit, and the Canadian Centre for Child Protection in Manitoba. These types of centralized bodies have demonstrated an ability to advance survivor-centered approaches to technology-facilitated violence against women through direct involvement in resolving instances of violence, education, and research. However, these bodies are not a panacea. This chapter outlines critiques of their operations and the challenges they face in maximizing their effectiveness. Notwithstanding these challenges and critiques, governments should consider creating such bodies or empowering existing bodies with a statutory mandate as one aspect of a broader response to combatting technology-facilitated violence against women. Some proposed best practices to maximize their effectiveness are identified.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».