Sedition or Mere Dissent? Linguistic Analysis of a Political Slogan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper reports the first case in which a linguist served as an expert witness in Hong Kong, a former British colony that has operated as a special administrative region of the People’s Republic of China (PRC) since 1997. The dispute was on the meaning of the political slogan “Liberate Hong Kong, Revolution of Our Times”, which was widely adopted during the 2019–2020 protests. The keywords “liberate” and “revolution” are smoking gun evidence for the prosecution in a large cluster of cases that involve sedition law and national security offences. Section I of the paper provides background information about a case the author was involved in, which was concerned with whether the slogan was seditious. Section II describes the analysis conducted, which concludes that the slogan as a whole refers to a need to rectify a problem and to return to the original, a more desirable state of affairs for Hong Kong, without specifying what problem there is and what the desirable state of affairs looks like. Section III highlights some critical issues in the analysis, discussing challenges faced and ethical questions for the expert witness. Section IV is a postscript that briefly describes the outcome of the case.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».