Reviewing PIPEDA: Control, Privacy and the Limits of Fair Information Practices
Notice bibliographique
Résumé
This article argues that the federal Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA) provides individuals with control over their personal information in order to protect informational privacy while permitting organizations to collect, use and disclose personal information for legitimate and reasonable purposes. However, in determining whether such control is effective in protecting privacy, a number of issues emerged as important: control over personal information can protect a broader set of values than simply privacy; individual informational privacy can be protected even in the absence of individual consent; determining the scope of the legal entitlement to control over personal information requires an understanding of the values that privacy is meant to protect and a balancing of these against legitimate claims of others in a principled manner; and control will only protect privacy if individuals are presented with meaningful choices regarding privacy options. These issues then helped to pinpoint a number of PIPEDA'S weaknesses, including its all-or-nothing approach to Schedule 1obligations; the scope of individual control over personal information provided and the role of implied consent; the desirability of an Ombudsman model; and whether PIPEDA'S provisions can require that privacy be taken into account at the stage of administrative and technological design.
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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 | 0,041 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,037 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».