Are You on the List? Dispelling the Myth of a Total Exemption from the Privacy Act’s Civil Remedies in Shearson v. DHS
Notice bibliographique
Résumé
In the post-9/11 era, Americans have increasingly come to accept that collecting private information is necessary to national security. 1Keeping the public safe undoubtedly requires the government to maintain lists of persons of interest and assess the threats such individuals pose to our national security.But what happens when something goes wrong?Julia Shearson, a Harvard graduate and a prominent interfaith leader at the Council on American-Islamic Relations, found out exactly what can happen. 2On a Sunday evening in January 2006, Ms.Shearson was returning from a road trip with her four-year-old daughter. 3 Their weekend getaway to Canada was drawing to a close as they crossed the Peace Bridge approaching Buffalo, New York. 4 What happened next was a traveler's nightmare.When Ms. Shearson handed her passport over to a U.S. Customs and Border Protection (CBP) agent, the agent's computer screen flashed red with the message "ARMED AND DANGEROUS." 5Ms.Shearson was ordered out of her vehicle, handcuffed, and detained for questioning. 6 Her car was searched, and she was not allowed to call her family or an attorney. 7 After two and a half hours of questioning, Ms.Shearson was released without
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».