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Enregistrement W2590799328

Data Localisation in China and Other APEC Jurisdictions

2016· article· en· W2590799328 sur OpenAlexaboutno aff
Scott Livingston, Graham Greenleaf

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCybersecurity and Cyber Warfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaBusinessInternational tradeGeneral partnershipData Protection Act 1998TreatyGovernment (linguistics)ServerLawPolitical scienceFinanceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data localisation provisions are becoming commonplace around the world, not just in Russia. In many of these countries, local data protection laws may require that certain categories of data must be stored and processed on local servers within the country. Such provisions may require that some or all categories of personal data may only be stored and processed on local servers, or they make their export subject to conditions. Both types of provision may be called ‘data localisation’. Such laws are controversial. The proposed Trans-Pacific Partnership (TPP) treaty between some APEC member countries includes onerous requirements on any Parties which have (or are considering) data localisation laws. The focus of this article is the data localisation requirements which are now emerging in China, an APEC member even though it has not proposed to become a party to the TPP. As yet, China's data localisation laws are only sectoral. Another version may soon be enacted in the Cybersecurity Law (nearing finalisation), which requires that “critical information infrastructure” (“CII”) providers to store “citizens’ personal information and important business data” within China unless their business requirements require overseas storage and they have passed a security assessment regarding such storage and transfer. Such a provision will have significant implications for many foreign businesses operating in China.Among APEC jurisdictions, China is not alone in adopting data localisation requirements. As well as the obvious example of Russia’s very sweeping law, they are found in at least Indonesia and Vietnam in very general forms, and in Canada and Australia in sector-specific forms. These are also explained in this article.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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