Reframing Technology-Facilitated Gender-Based Violence at the Intersections of Law & Society
Notice bibliographique
Résumé
This introductory article proceeds in three parts. First, it discusses the origins of this special issue as part of a multi-event, SSHRC-funded conference that focused on pushing beyond a narrow conception of TFGBV; rather than approaching TFGBV as solely an issue of interpersonal behaviours, the animating objective of the conference was to examine the structural, systemic, and design factors that contribute to TFGBV. Second, it explores the importance and promise of reframing TFGBV in this way through intersectional and structural lenses. Third, it briefly highlights some of the key insights from each of the contributions in this special issue. It begins with the theoretically grounded social science insights of Rajani and Gosse focused, respectively, on racialized women’s experiences with TFGBV and on the culture of responsibilization of TFGBV targets. It then shifts to Turnbull’s analysis of corporate responsibility and potential legal liability for ecosystemic factors that contribute to TFGBV. Next, it looks at the legal analyses offered by Stevens and Sali, first on non- consensual disclosure of intimate images (NDII) through the lens of Quebec personality rights, and then on the challenges of addressing NDII through copyright law. Finally, it turns to the contribution of Dunn and Aikenhead, which considers the contested authorship of digital evidence in common law TFGBV cases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,030 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».