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Enregistrement W7001889456

Liberté d’expression c. égalité Les propos haineux. Doctrines, débats, lois en Amérique du Nord 1919-2022

2023· other· fr· W7001889456 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS (National Institute for Scientific Research (Canada)) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LigneEconomic shortage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La première partie du volume retrace les arrêts des Cours suprêmes des États-Unis et du Canada traitant de propos discriminatoires, humiliants, méprisants, orduriers, haineux, ciblant des membres de minorités religieuses, ravisées et sexuelles. Elle met à jour comment les juges états-uniens et canadiens adoptent depuis un siècle des positionnements opposés sur cette question. Elle rappelle aussi comment des juristes et autres auteurs canadiens se sont distingués dès 1965 par leur souci de protéger les minorités de la haine de mouvements d'extrême droite. En sus de cette fresque historique couvrant la période de 1919 à 2022, la première partie résume les débats sur l'expression raciste et haineuse qui se déroulent depuis les années 1980 entre des auteurs principalement nord-américains, membres du courant libertarien ou de l'école de la Critical Theory. \n \nLa seconde partie du volume traite de la haine en ligne et des mesures adoptées pour le contrôle de sa diffusion par les grandes plateformes numériques. Elle présente les législations adoptées ou proposées par l'Union européenne, certains de ses membres (Allemagne, France, Royaume-Uni), ainsi que par l'Australie et par le Canada, pointant encore une fois la distance entre les positions des pays européens, du Canada et des États-Unis. \n \nLe volume se termine par un résumé historique du statut juridique de l'expression de la haine en Amérique du Nord, et par une description des enjeux actuels du contrôle étatique de la diffusion de cette forme d'expression discriminatoire par les plateformes numériques, notamment par les GAFA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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