The enhanced driver's license: collateral gains or collateral damage?
Notice bibliographique
Résumé
On a day-to-day basis, security to most Americans means proving their identity by producing a valid government-issued identification document (ID)most commonly a drivers license. For this reason, terrorists on September 11, 2001, (9/11) placed high value on drivers licenses as a mean to mask preparatory activities leading up to their attack. Congress, as a result, enacted several measures, culminating in the Western Hemisphere Travel Initiative (WHTI), adopted June 1, 2009. The WHTI requires all citizens to show proof of identity while crossing U.S. land, sea, and recently some air borders between Canada, Mexico, the Caribbean, and Bermuda. To facilitate the initiative, the Department of Homeland Security (DHS) expanded on such ongoing ID initiatives as NEXUS, FAST, and SENTRI and adopted a number of different ID solutions, including passport card (PASS Card), Enhanced Drivers License (EDL), Global Entry and the Enhanced Tribal Card while considering others beyond the costly passport to facilitate commerce, trade, and tourism with Border States. All WHTI IDs employ vicinity-read radio frequency identification (RFID) technology, which has raised privacy concerns. This thesis seeks to join the ongoing civil liberties vs. national security debate through a case study of the EDL on both technological and legal grounds.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».