Is it Actually Violence? Framing Technology-Facilitated Abuse as Violence
Notice bibliographique
Résumé
When discussing the term “Technology-Facilitated violence” (TFV) it is often asked: “Is it actually violence?” While international human rights standards, such as the United Nations’ Convention on the Elimination of All Forms of Discrimination against Women, have long recognized emotional and psychological abuse as forms of violence, including many forms of technology-facilitated abuse, law makers and the general public continue to grapple with the question of whether certain harmful technology-facilitated behaviors are actually forms of violence. This chapter explores this question in two parts. First, it reviews three theoretical concepts of violence and examines how these concepts apply to technology-facilitated behaviors. In doing so, this chapter aims to demonstrate how some harmful technology-facilitated behaviors !t under the greater conceptual umbrella of violence. Second, it examines two recent cases, one from the British Columbia Court of Appeal (BCCA) in Canada and a Romanian case from the European Court of Human Rights (ECtHR), that received attention for their legal determinations on whether to define harmful technology-facilitated behaviors as forms of violence or not. This chapter concludes with observations on why we should conceptualize certain Technology-Facilitated behaviors as forms of violence.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».