PRIVACY WARS IN CYBERSPACE: AN EXAMINATION OF THE LEGAL AND BUSINESS TENSIONS IN INFORMATION PRIVACY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For all its remarkable attributes, the explosive growth in e-commerce and Internet use has had deleterious consequences for the privacy ofparticipating individuals, who are often unaware of the tremendous amount of information about them that is collected and analyzed These disparate bits of data are amalgamated to yield very identifiable consumer profiles, which are subsequently sold to other organizations, depriving the consumers of their ability to control what they divulge about themselves to others, potentially resulting in a loss of individuality and creativity. Through the use of cookies, which provides numerous benefits to both consumers and retailers, the many advantages of ecommerce applications and business models are realized. However, the reliance on industry selfregulation has led to a plethora ofprivacy infractions in cyberspace, resulting in the enactment of the Canadian Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA) and the U. S. plan under Bush to introduce privacy legislation after the Federal Trade Commission's recommendation. The task of drafting legislation is wrought with the complexities of balancing the interests of both parties, while attempting to address the tension of employing either overly or under-inclusive language. This difficulty is demonstrated in the analysis of PIPEDA's ambiguities, which is instructive for U S. states seeking to implement similar laws, who should note that privacy legislation ought to mandate full, informed consent through an express and explicit opt-in approach.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle