Near-field Communication Technology: Regulatory and Legal Recommendations for Embracing the NFC Revolution
Notice bibliographique
Résumé
Despite its ease and convenience, NFC technology raises a number of privacy issues. Chief among these concerns are the collection, retention, and usage of personally-identifying information contained within NFC-enabled devices by both private and public entities. Within that category, the most pressing privacy issues inherent in the collection and usage of such information relate to real-time tracking or after-the-fact habit profiling and identity theft. As well, privacy issues persist around the means used, if any, to secure and protect that information from unauthorized third parties both at the end-user and systemic database levels.\nIn light of these concerns, it is useful to examine the Japanese approach to NFC technology, both dealing with the physical technology itself, and the system of networks and databases in which that technology operates. Japan provides a strong model for comparison given the country’s long-standing use of NFC technology, and robust privacy-protection laws and industry guidelines which exist in relation to NFC usage. While privacy protection legislation exists in Canada, compliance is lacking and enforcement powers virtually non-existent for privacy commissioners. Amending Canada’s privacy legislation by taking cues from the Japanese model will allow Canada to better anticipate, and embrace, the “e-wallet revolution”.
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 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 | 0,024 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».