Notice bibliographique
Résumé
A clear, comprehensive, and cutting-edge introduction to the field of information privacy law. Features: A cutting-edge selection of cases and materials that explore issues of emerging technology and information privacy A conceptual framework that brings clarity and accessibility to the wide-ranging field of information privacy lawA useful reference source for any lawyer or professional working in the fieldThorough coverage of information privacy issues, includingmedical and genetic privacy, computer databases, employee monitoring, government data mining, electronic surveillance, anonymity in cyberspace, RFID tags, spam and telemarketing, Internet privacy, spyware, USA-Patriot Act, intelligence gathering and terrorism, consumer and financial privacy, privacy and the media, and moreStimulating pedagogy that raises provocative questions about new technologies and the development of the lawExtensive background informationand authorial guidance that provides clear and concise introductions to various areas of law Clear and engaging discussion of privacy statutes--including summaries oflong and complex privacy statutes, such as the Electronic Communications Privacy Act, Fair Credit Reporting Act, Privacy Act, Freedom of Information Act, Cable Communications Policy Act, HIPAA regulations, and Gramm-Leach-Bliley ActNew to the Fourth Edition: Expanded coverage of new technological developments that have an impact on privacy, including social media, locational information and mobile telephony, and behavioral advertisingGaining access to social media profile pages during discovery Anonymous litigation Expanded coverage of privacy and contract issues Snyder v. Phelps -U.S. Supreme Court case regarding intentional infliction of emotional distress tort and offensive protests at soldier's funerals Updated coverage of the NSA surveillance program cases, including Amnesty International USA v.ClapperNew FTC cases, including Sears, Econometrix,and Google Buzz Safford Unified School District v. Ridding, a U.S. Supreme Court case regarding strip searches at schoolsThe HITECH Act and its impact on health care privacy NASA v. Nelson- U.S. Supreme Court case regarding background questionnaires for employment and the constitutional right to information privacy City of Ontario v. Quon- U.S. Supreme Court case regarding employee reasonable expectations of privacy in electronic communications Coverage of personally identifiable informationLaw enforcement access to GPS cases
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».