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Enregistrement W7134248662 · doi:10.24926/265535.4317

Public Law, Private Platforms

2023· article· W7134248662 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Keane Woods

Notice bibliographique

RevueMinnesota law review · 2023
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatutory lawScholarshipPrivate rightsState (computer science)Legal aspects of computingQuarter (Canadian coin)Constitutional lawAction (physics)Criminal lawScrutiny

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our law—both our constitutional law and much of our statutory law—has long drawn a fraught distinction between public and private domains. Indeed, debates about the public/private distinction date as far back as liberalism itself. But today’s private digital platforms strain that distinction to a new degree. Platforms have become our public spaces, but because they are privately owned and “merely” coordinate private ordering, they operate without the guardrails of many of our most important laws. For example, anti-discrimination law once covered nearly all short-term bookings at inns and hotels; today, nearly a quarter of the hospitality market is controlled by Airbnb, where the majority of bookings are in owner-occupied homes that are exempt from anti-discrimination law’s reach. The First Amendment once protected against the gravest threats to free speech; today, scholars question whether it is fit to handle the novel speech problems presented by social media. The Fourth Amendment once prevented the police from gaining warrantless access to our most private information; today, the police simply buy that data on the open market. The list goes on. While criminal law and speech scholars have noticed the state action problem in constitutional law, and civil rights scholars have discussed the private carveouts in anti-discrimination law, there is little scholarship moving beyond these silos to explore how these different regulatory puzzles stem from the same fundamental problem. Recognizing that the public/private distinction is the core of the platform problem has a number of implications. It helps explain the platforms’ persistent ability to evade meaningful regulation and it suggests a new way forward—a more suitable remedy than using blunt antitrust tools to address our biggest social ills. Specifically, courts and legislators should revive and expand the legal doctrines that recognize the imperfect nature of our law’s distinction between public and private. These private-but-public doctrines—like public accommodations, the public policy doctrine in contract, the public trust doctrine in property, and more—have long recognized the limits to private ordering in the public interest. It is time to update them for the digital age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,086

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,168 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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Résumé présentoui

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