Reforming Reporting of Privacy Cases: A Proposal for Improving Accountability of Asia-Pacific Privacy Commissioners
Notice bibliographique
Résumé
Privacy Commissioners in Asia-Pacific jurisdictions that have information privacy laws have widely differing practices in how (or whether) they report the results of the complaints they investigate. This study compares these practices in the jurisdictions of Hong Kong, New Zealand, Australia (Federal and New South Wales), and Canada (Federal, British Columbia, Ontario and Quebec). Other Australian and Canadian jurisdictions receive brief mention. A critical description of the existing practices in each jurisdiction is followed by proposals for more systematic reporting which, if adopted, would result in improvements to various practices. Following from this analysis, Privacy Commissioners are urged to consider changes to their practices, particularly in the following areas: - Public criteria of seriousness for complaints reported - Naming complainants on request - Naming public sector respondents as the default position - Naming private sector respondents in specified circumstances - Level of detail required for adequate reporting - Regularity of reporting desirable - 'One stop' reporting - Website self-publication - Facilitation of third party publishing - Consistent and informative method of citation More substantial benefits would flow from the Asia-Pacific Privacy Commissioners implementing a consistent set of reforms, preferably along the lines suggested.
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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 | 0,568 | 0,669 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,025 |
| Communication savante | 0,035 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».