A Typology of Privacy
Notice bibliographique
Résumé
Despite the difficulty of capturing the nature and boundaries of privacy, it is important to conceptualize it. Some scholars develop unitary theories of privacy in the form of a unified conceptual core; others offer classifications of privacy that make meaningful distinctions between different types of privacy. We argue that the latter approach is underdeveloped and in need of improvement. In this paper, we propose a typology of privacy that is more systematic and comprehensive than any existing model. Our typology is developed, first, by a systematic analysis of constitutional protections of privacy in nine jurisdictions: the United States, Canada, the United Kingdom, the Netherlands, Germany, Italy, the Czech Republic, Poland, and Slovenia. This analysis yields a broad overview of the types of privacy that constitutional law seeks to protect. Second, we have studied literature from privacy scholars in the same nine jurisdictions, in order to identify the main dimensions along which privacy can be classified. Our analysis led us to structure types of privacy in a two-dimensional mode, consisting of eight basic types of privacy (bodily, intellectual, spatial, decisional, communicational, associational, proprietary, and behavioral privacy), with an overlay of a ninth type (informational privacy) that overlaps, but does not coincide, with the eight basic types. Because of the comprehensive and large-scale comparative nature of the analysis, this paper offers a fundamental contribution to the theoretical literature on privacy. Our typology can serve as an analytic and explanatory model that helps to understand what privacy is, why privacy cannot be reduced to informational privacy, how privacy relates to the right to privacy, and how the right to privacy varies, but also corresponds, across a broad range of countries.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».