Privacy & Terrorism Review - Where Have We Come in 10 Years?
Notice bibliographique
Résumé
As a result of terrorist attacks in the United States on September 11 and subsequent attacks on other influential western countries, new laws have been put in place to supposedly be an effective tool to prevent terrorist attacks and conjointly fight the war on drugs. These laws and presidential executive orders have not been without controversy. The Patriot Act will be used as the primary source of legislation in illustrating how in times of fear governments introduce laws, which normally would not be accepted by the general population as a clear invasion of their privacy. In addition, Canada and the United Kingdom’s anti-terrorist legislations will be compared with the United States. Money laundering, terrorist anti-terrorist finance, government investigative surveillance, and data mining will be the areas this paper will focus on to illustrate the emerging invasion on privacy for the sake of security. Despite the fact that we are losing our privacy to our fears of danger, a light will be shed as to the effectiveness of these new laws. Case law will be used to illustrate that the courts have been reluctant in invalidating laws that infringe our constitutionally given rights of privacy. Possible alternative measures will be given to deal with acts of terrorism. This paper will argue that privacy rights have seen a shift from its traditional understanding since the recent terrorist attacks on the western governments and that security has taken a primary role; privacy rights have been traded as a commodity in the market by the U.S and to a lesser extent the Canadian government.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».