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Enregistrement W7057776020

Lag Shot Golfing v. Facebook

2021· article· en· W7057776020 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOnline advertisingPlaintiffSocial mediaGoods and servicesNative advertisingFalse advertisingQuarter (Canadian coin)State (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND OVERVIEW 1.Facebook, Inc. ("Facebook") sells advertising services to individuals and businesses desiring to promote goods or services on the Facebook platform.1 Facebook represents that it has 10 million business advertising customers, the vast majority of which are small and medium-sized businesses. 2 Plaintiffs are among the businesses that have purchased Facebook's advertising services.2. Modern business advertisers like Plaintiffs have little choice but to advertise with Facebook.Facebook (which now owns Instagram and WhatsApp) has over 70% market share in the social media market.3 If a business wants to avoid using Facebook advertising, it will reach only about 30% of the social media market.3. Facebook's own Advertising Policies, which are integrated into the Facebook Terms of Service, explain the ad review process and state that if an ad is disapproved, Facebook will provide an email with details explaining how the user can create a compliant ad. 4 To this day, those Advertising Policies state that "[i]f your ad doesn't get approved, we'll send you an email with details that explain why.Using the information in your disapproval email, you can edit your ad and create a compliant one."4.Contrary to this representation, and starting at least as early as the second quarter of 2019, Facebook has routinely rejected ads without providing an explanation sufficient to enable the advertisers to create compliant ads.Plaintiffs' advertisements are among the ads that have been rejected without the explanation promised under Facebook's policies.

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)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1110,028

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,251 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
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