Notice bibliographique
Résumé
Undoubtedly, the government, business houses and employers have a legitimate need to collect data and to monitor people, but their practices often threaten an individual's privacy. Since a vast amount of data can be collected on the Internet, and due to its global ramifications, the FTC had identified ‘core’ principles of privacy which are widely accepted by leading countries. With the European Directive in force from 1998, ‘trust seals’ and ‘government regulations’ are the two leading forces pushing for more privacy disclosures. The need for companies to develop and put into place good privacy policies and/or statements has become more crucial than ever. Privacy legislation prevalent in the US, the EU, Canada, Japan and Australia is summarized in this article. Privacy laws vary throughout the globe but, unfortunately, the topic has turned out to be the subject of legal contention between the EU and the US. Among the companies given high marks by privacy advocates for making data protection a priority are Dell, IBM, Intel, Microsoft, Procter & Gamble, Time Warmer and Verizon. Currently, the only way consumers can stop the collection of their personal data is to ‘opt-out’ or configure the browser to reject ‘cookies’. We have briefly examined various methods (like Carnivore program, W3C Platform for Privacy Preferences (P3P), Encryption, etc.) used by the corporate world. Today, more advanced technological safeguards are needed. For corporations that collect and use personal information, ignoring privacy legislative and regulatory warning signs can prove to be a costly mistake.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».