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Enregistrement W2283748176 · doi:10.3233/978-1-61499-057-4-199

Reduction to Absurdity: Reasonable Expectations of Privacy and the Need for Digital Enlightenment

2012· book-chapter· en· W2283748176 sur OpenAlexaffabout
Ian Kerr

Notice bibliographique

RevueIOS Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw, Rights, and Freedoms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsurdityEnlightenmentReduction (mathematics)Internet privacyComputer securityPolitical scienceComputer sciencePhilosophyEpistemologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: This article seeks a deeper understanding of privacy in the digital age through an examination of a phenomenon the authors call “information emanation”. Focusing on Canadian jurisprudence involving heat and odour emanations, the authors examine the current approaches of Canadian courts in decisions about the ‘reasonable expectation of privacy’. The authors focus on three judicial trends that pose serious risks to privacy: 1) the tendency to equate different kinds of emanations and conclude that information emanations into public spaces never attract a reasonable expectation of privacy; 2) a reductionist approach to information privacy, which obscures the deep social significance of police investigative techniques; and 3) the adoption of a non-normative approach to ‘reasonable expectations’ ushering in a shift in privacy discourse away from democracy, rights and duties towards an inquiry about digital technology and standards of police practice. The authors conclude that while the Supreme Court of Canada attempted to guard against many of these risks, recent jurisprudence indicates an ongoing threat of backslide to the reductionist approach to informational privacy, especially in future cases involving emerging digital technologies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,050
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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