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 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 | 0,023 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».