The Greening of Canadian Cyber Laws: What Environmental Law Can Teach and Cyber Law Can Learn
Notice bibliographique
Résumé
This article examines whether Canadian environmental law and policy could serve as a model for cyber crime regulation. A wide variety of offences are now committed through digital technologies, including thievery, identity theft, fraud, the misdirection of communications, intellectual property theft, espionage, system disruption, the destruction of data, money laundering, hacktivism, and terrorism, among others. The focus of this Article is on the problem of data security breaches, which target businesses and consumers. Following the Introduction, Part I provides an overview of the parallels that can be drawn between threats in the natural environment and on the Internet. Both disciplines have innate characteristics that make them difficult to regulate, and which set them apart from other subjects. Part II looks at the current situation of cyber crime threats in Canada, as well as the Canadian government's regulatory response. It then goes on to trace the history of Canadian environmental law, as well as the many successes and failures that have been achieved in law and policy in this area. Indeed, policy-makers can learn a great deal from these efforts about the kinds of laws and policies that might be workable in the cyber-realm. Following this, Part III examines what specifically cyber-law theorists and policy-makers can learn from those in the environmental law field so as to move down a more appropriate, and effective, regulatory path.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».