Commercial Speech Law and Tobacco Marketing: A Comparative Discussion of the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
In November 2011, U.S. District Court Judge Richard Leon ruled that the U.S. Food and Drug Administration's (FDA’s) proposed graphic health warnings for cigarette packages violated tobacco companies’ First Amendment rights. In doing so, he pointedly refused to consider the experiences of Canada, the United Kingdom, and the more than thirty other countries that had adopted similar graphic warnings in the past decade. Rather, he swatted away all references to those other countries’ experiences by stating (first at oral argument and then in his decision) that “none of [those countries] afford First Amendment protections like those found in our Constitution.” While it is true that no other country uses the First Amendment per se, many other countries do offer constitutional protection to freedom of speech and/or freedom of expression. Indeed, several other countries apply “strikingly similar” legal tests when reviewing restrictions on speech (and on commercial speech in particular). Thus, the statement that other countries do not “afford First Amendment protections like those found in our Constitution” is an oversimplification.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,018 |
| Communication savante | 0,022 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,000 |
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 ».