Державне регулювання передвиборної кампанії у соціальних медіа (сучасна практика іноземних країн)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Social media continues to increase its popularity of use and influence on the political landscape. At the same time, the legislative regulation of their application is an urgent problem for legal political science. This especially applies to election processes.Also, the review makes it possible to trace the next aspects at the state level: definitions of the concepts of social media or networks, identification of campaign content on the Internet, identification of political advertising and its labeling, etc.The conducted analysis showed that in Austria, Belgium, Denmark, Costa Rica, Mauritius, Monaco, Seychelles, Finland, Sweden, there are no separate laws or articles regulating campaigning on social media during the pre-election period. And in such countries as Honduras, Ecuador, Iceland, Canada, Cyprus, Latvia, the Netherlands, Germany, New Zealand, Slovakia, Hungary, France, Croatia, the Czech Republic, Chile, Montenegro there is no mention of where social media would be used for campaigning. However, it is considered that existing articles of current laws apply to such cases. So, in general, the studied countries (more than 30) regarding the regulation of pre-election campaigning in social media can be conditionally divided into three groups: 1) those that have relevant norms in laws or by-laws; 2) there is no legal regulation; 3) there is no mention of social media, but it is believed to be regulated by current state legislation.Further research may concern Ukraine and foreign countries, the legislation of which was not analyzed in this article, as well as the application of legal norms regarding campaigning in social media in practice. Similarly, in the future, it is appropriate to consider the various definitions of concepts ("online platform", "social media", etc.) in different countries, distinguishing common and different components during comparison.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,023 |
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 découle