"Falsehood Flies, and the Truth Comes Limping After": Combatting Online Disinformation in the Shadow of CUMSA
Notice bibliographique
Résumé
We live in an era of online disinformation. In the blink of an eye, any person can share a lie online with hundreds of people; within hours, that lie may have been seen by thousands or millions. Though the threat of online “echo chambers” has been exaggerated, the danger of online disinformation to informed voting has not. Each Canadian voter has a Charter right to be reasonably informed about candidates running for election, but online disinformation is threatening that right. The government of Canada may have a positive duty to protect this right; at the very least, it is a matter of good governance to counteract online disinformation. This obligation, however, is complicated by Canada’s ratification of CUSMA. Under article 19.17(2) of CUSMA, Canada has agreed to not pass laws that hold thirty-party platforms liable for content, including disinformation, posted on their websites. Article 19.17(2), however, must be interpreted narrowly in order to protection section 3 rights: though Canada cannot pass laws that hold thirty-platforms liable for user-generated content, it may create laws that hold such platforms liable for failure to remove user-generated disinformation. There are several tools the Canadian government may utilize to enforce such laws and combat disinformation generally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».