Internet Balkanization gathers pace: is privacy the real driver?
Notice bibliographique
Résumé
‘[W]e do not really trust the Data Acts in other countries or … we understand that there are none at all. So we feel unprotected in those countries with our data – walking down Fifth Avenue in our underwear’. Provocative exclamations of distrust have become commonplace in recent skirmishes between the EU and the USA over data privacy and trade policy. This is, however, well-trodden ground. Indeed, the statement above was made in the late 1970s by Kerstin Amer, an Under Secretary of State in the Swedish Government, as a justification for the world's first national data protection law, a statute which included a requirement that prior authorization be obtained for exports of personal data. During the 1970s and early 1980s various other countries also raised concerns about ‘data sovereignty’. Not all were European, though several appear to have been motivated by anxiety about a US hegemony that was already emerging in cross-border data services. For example, a 1972 Canadian Federal Government report entitled Computers and Privacy acknowledged that ‘as a sovereign state, Canada feels some national embarrassment and resentment over increasing quantities of often sensitive data about Canadians being stored in a foreign country’. With the benefit of hindsight, this juxtaposition of injured sovereignty and privacy concerns looks like an early example of confused thinking about data export controls. A few years later, the Brazilian Government declared its commitment “to maximize the information resources located in Brazil, declaring that ‘teleprocessing services provided by means of computers located abroad are not, in principle, used by Brazil”.’1
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».