Privacy by the Wayside: The New Information Superhighway, Data Privacy, and Intelligent Transportation Systems
Notice bibliographique
Résumé
For a time, it was common to refer to the internet as the “information highway.” As is common with new technologies, physical infrastructure became a handy metaphor for a complex information system, and in this case the term invoked a parallel between the construction of the national highway systems earlier in the twentieth century and the construction of internet infrastructure at the end of the twentieth century. Although “information highway” has faded as a term for the internet, the metaphor has traveled full circle. Interestingly, the phrase is now an apt description of our literal highways, as roads and cars are increasingly linked by information technologies that enable communication between our cars, road infrastructure, and information communications networks. Intelligent Transport Systems (ITS) integrate vehicles and surface transportation infrastructure with information, communication, and sensory technologies to improve the safety, efficiency, security, service, accessibility, environmental responsibility, and reliability of the transportation system.Significant privacy concerns arise from the collection, retention, analysis, use, or disclosure of personal information within ITS, including intra- and inter-governmental data sharing, the cross-border sharing of data, surveillance, and data profiling.This article discusses the data protection and privacy issues raised by the use of ITS. Privacy with respect to ITS implicates informational privacy, as well as privacy in public spaces.The article begins with an overview identifying the central privacy issues that arise with ITS and provides an introduction to the legal and institutional privacy framework in Canada. This is followed by a closer analysis of Canada’s data protection regimes and their application to ITS. The article concludes that, while ITS may offer significant benefits for safety, security, and environmental sustainability, it also raises considerable informational privacy risks. However, these information privacy risks can be moderated by ensuring that the design and deployment of ITS from the outset not only complies with existing data protection obligations respecting the collection, use, and disclosure of personal information set out in Canadian statutes but also anticipates and addresses user concerns about privacy risks.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».