Notice bibliographique
Résumé
Freedom of speech is the ability to express your thoughts and opinions without facing consequences such as retaliation or censorship. The core questions are: (1) what the balance between the person’s rights is, and the level of interference from the state, and (2) protect the community from organized attacks. This paper will describe and break down some of the complexities surrounding freedom of speech, its limitations and the balance between freedom and hate speech. This paper believes that free speech should not be censored because it is a fundamental right that improves the development of societies. It allows for the open exchange of ideas, creativity and innovation, and will enable people to share their thoughts and opinions without fear of censorship or retaliation. Free speech is essential for holding governments accountable and ensuring different perspectives are heard. Without it, many innovations and significant discoveries may have not been possible. However, one of the most challenging aspects of free speech is determining the limits for negativity and harm. The ability to create harm with words should be unacceptable. This was shown in the case of R v Keegstra in 1990, which dealt with hate speech in Canada. The case involved promoting hatred towards different ethnic groups, especially against Jews. Thus, showing the need for boundaries. But there are also cases where free speech faced consequences, as it was improperly dealt with, such as the case of Aditya Verma, a British-Indian student who made a threatening joke to his friends. This paper will analyze this case to show the complexities of free speech.
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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 | 0,019 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,075 |
| Communication savante | 0,025 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».