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Enregistrement W1876813795

Do Not Dismiss ‘Adequacy’: European Data Privacy Standards are Entrenched

2012· article· en· W1876813795 sur OpenAlexaboutno aff
Graham Greenleaf

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Criminal Justice and Data Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirectivePolitical scienceData Protection DirectiveMember statesLawData Protection Act 1998European unionInternational tradeLaw and economicsBusinessEuropean Union lawEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ‘adequacy’ mechanism in the EU data protection Directive, and perceptions of it, have been one (but only one) of the means by which the influence of European data privacy standards have been felt outside Europe. The EU’s ‘border control’ approach is to require member states to limit data exports unless ‘adequate protection’ can be demonstrated at the receiving end (EU Directive Articles 25, 26). There are now 81 jurisdictions in the world with data privacy laws, excluding those only covering the public sector (Greenleaf, 2011b), so there are 53 theoretical candidates for adequacy findings. However, the EU has only made adequacy decisions in relation to nine jurisdictions as a whole (Andorra, Argentina, Canada, Switzerland, Faroe Islands, Guernsey, Israel, Isle of Man, and Jersey), some of which are of relatively little economic or political significance. ‘Adequacy’ certainly has its critics, and many criticisms, theoretical and practical, have substance. But this article argues that we should not be too hasty, and outlines a number of reasons why ‘adequacy’ is now so entrenched in legal systems across the world that it will not be easy to remove. The list of countries considered adequate is expanding slowly: Uruguay and New Zealand will soon be added to the list. Despite the slow pace of the EU in making and publicising assessments, the desire to eventually obtain an ‘adequacy’ finding from the EU, or in a more amorphous form, to have one’s law regarded as of the highest international standard (that the EU Directive is considered by many to embody) has been a significant influence on the development of laws outside Europe. Consideration of the 29 African, Latin American, Asian, Australasian, and other jurisdictions with data privacy laws suggests that the EU Directive is the most significant overall influence on the content of data privacy laws outside Europe, and that its influence is gradually strengthening.As a result, ‘adequacy’ has stopped being a primarily EU concept. Outside Europe, ‘border control’ data export limitations are found in almost all (25/29) data privacy laws in all regions, though their strength varies a great deal, and they are not yet in force in the laws of Malaysia and Hong Kong. Non-EU/EEA European countries also have data export limitations in their law because of the Additional Protocol to Council of Europe Convention 108. So anyone who wishes to criticise the EU for wanting to ‘impose its standards on the rest of the world’ had better level the same accusation at the rest of the world.There is also, as yet, little indication that the current revisions of the Directive or the Convention will result in Europe abandoning its ‘border control’ approach. The future for European privacy standards, including the ‘border control’ principle of ‘adequacy’ is far more positive than the criticisms they receive might lead us to believe. Attempts to replace the adequacy concept with some notion of ‘accountability’ that abandons ‘border control’, not only goes against the likely direction of reforms of the Directive, but would also involve changing the Council of Europe Convention Additional Protocol, and all non-EU/EEA laws, and almost all data privacy laws outside Europe as well. The inertia that exists against such change occurring is considerable. Like it or loath it, adequacy may be here to stay.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,175
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,175
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,041
Communication savante0,0220,039
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0140,029
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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