Notice bibliographique
Résumé
Abstract As digital platforms have become more integral to not just how we live, but also to how we do politics, the rules governing online expression, behavior, and interaction created by large multinational technology firms—popularly termed ‘content moderation,’ ‘platform governance,’ or ‘trust and safety’—have increasingly become the target of government regulatory efforts. This book provides a conceptual and empirical analysis of the important and emerging tech policy terrain of ‘platform regulation.’ How, why, and where exactly is it happening? Why now? And how do we best understand the vast array of strategies being deployed across jurisdictions to tackle this issue? The book outlines three strategies commonly pursued by government actors seeking to combat issues relating to the proliferation of hate speech, disinformation, child abuse imagery, and other forms of harmful content on user-generated content platforms: convincing, collaborating, and contesting. It then outlines a theoretical model for explaining the adoption of these different strategies in different political contexts and regulatory episodes. This model is explored through detailed case study chapters—driven by a combination of stakeholder interviews and new policymaking documents obtained via freedom of information requests—looking at policy development in Germany, Australia and New Zealand, and the United States.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».