Carving an Indian Mosaic for Image-Based Sexual Abuse
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, India crossed the threshold of the quantum of revenge porn cases, necessitating a public discourse on compartmentalizing the offence within pre-existing, yet outdated, legislations. Exacerbated by the COVID-19 pandemic, these reports come at the heels of the growing image-based sexual abuse in India, exemplified by other cases of voyeurism and sextortion. Despite the increasing statistics, image- based sexual abuse, as a systematic class of sexual crimes against women and children, remains virtually unrecognized in Indian scholarship and legislation. This paper proposes a comprehensive legislative framework for the battle against image-based sexual abuse. In doing so, it classifies each element of image-based sexual abuse and traces the inadequacies in the current legislative framework available for its criminalization. It creates an extensive typology for the offence, limiting and clarifying its scope. Thereafter, it under- takes an extensive survey of the solutions adopted across the globe, primarily available in the Commonwealth. In doing so, it first analyses the different foreign criminal statutes addressing Image-Based Sexual Abuse including the United Kingdom, Canada, and Australia. It also notes jurisprudence regarding the offence, and uses the experience of other countries to create a more ideal solution. Subsequently, it considers the civil solutions available to combat image-based sexual abuse and its critique. Most tortious and other solutions present in common law are addressed and explored. Post this, the paper moves towards proposing a statute to comprehensively tackle this heinous sexual offence. The resulting proposed structure contains preventive, penal, and non-penal provisions specifically adapted to suit the modern Indian legal jurisprudence.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».