Notice bibliographique
Résumé
Privacy law, to the extent that it regulates state information practices, wears two “public” hats. The first hat is constitutional law. For example, the Canadian Charter protects privacy through protecting individuals against unreasonable searches and seizures. The second hat is public sector data protection law modelled on what are known as Fair Information Practices (FIPs). For example, in Canada the federal Privacy Act regulates the collection, use and disclosure of personal information held by government institutions and provides individuals with a right of access to that information. The constitutional hat is concerned with state-individual relations in the context of law enforcement while the data protection hat is concerned with state-individual relations in the context of administering state programs. This article calls into question the ongoing relevance of this divide. The merging of these two frameworks is a large project to both undertake and defend. This article only purports to offer some initial reflections on a potential merger, focusing on recent Supreme Court cases, including R. v. Spencer; R. v. Wakeling; and R. v. Fearon. First, this article outlines some of the ways in which our Charter jurisprudence already adopts some of the insights that come out of the data protection law model and points to some of the ways in which this can be built upon. Next, the article outlines the potential problems of using data protection law framework in the context of law enforcement and anti-terrorism if the limitations of data protection are not well understood when balancing interests. Finally, it finishes with some proposals about how merging the two models might better address some new types of “Big Data” investigatory techniques, or, what we now all describe post-Snowden, as “collecting-the-haystack-to-find-the-needle”.
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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 | 0,098 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,064 |
| Communication savante | 0,035 | 0,078 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,046 |
| 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; 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 ».