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Enregistrement W4225960907 · doi:10.1002/poi3.293

Lessons from France on the regulation of Internet pornography: How displacement effects, circumvention, and legislative scope may limit the efficacy of Article 23

2022· article· en· W4225960907 sur OpenAlexaboutno aff
Neil Thurman, Asmik Nalmpatian, Fabian Obster

Notice bibliographique

RevuePolicy & Internet · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislaturePornographyLegislationParliamentScope (computer science)Political scienceDemocracyThe InternetLawSociologyPoliticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2020, the French Parliament passed an amendment that put the country at the forefront of attempts by democratic states to restrict young people's access to legal online pornography. This study examines the necessity for and potential efficacy of the amendment, Article 23, through a comparative analysis of emerging legislative and regulatory approaches in France, the UK, Canada, Utah, and Germany, and through a survey of French 15‐, 16‐, and 17‐year‐olds. Among other things, our survey shows that 41% of 15‐, 16‐, and 17‐year‐olds in France visit dedicated pornographic sites, on average monthly and often much more frequently. However, the range of media platforms via which French adolescents are exposed to pornography, their knowledge about technologies that could circumvent age verification, and the power, scope, and implementation of Article 23 may limit the legislation's efficacy. Our findings suggest the mechanisms that may limit its efficacy include media displacement, socio‐technical circumvention, and the Article's relatively broad and imprecise nature. This study has implications for legislators and regulators in democratic countries beyond France as they too grapple with the challenges of regulating online pornography. Furthermore, it extends the often contradictory and/or limited evidence that exists about adolescents' consumption of pornography.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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