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Enregistrement W2618770897

The FTC, the Unfairness Doctrine, and Privacy by Design: New Legal Frontiers in Cybersecurity

2017· article· en· W2618770897 sur OpenAlexaboutno aff
Stuart Lloyd Pardau, Blake Edwards

Notice bibliographique

RevueJournal of business & technology law · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw, Rights, and Freedoms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDoctrineComputer securityInternet privacyBusinessLaw and economicsPolitical scienceLawComputer scienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal of Business & Technology Lawsubsequently settled. 16 As for LabMD, the legal battle goes on. 17 After almost three years of wrangling with the FTC, an administrative law judge granted LabMD dismissal in November 2015, but the Commission later overturned the judge's decision, concluding the administrative action, leaving LabMD with one final shot in a federal appeals court. 18 If the U.S. Eleventh Circuit Court of Appeals, the court that would likely hear LabMD's appeal, takes up the case on the merits, it would be the second major decision on the FTC's unfairness approach, possibly either setting a trend, if the Eleventh Circuit issues a ruling similar to the Third Circuit's in Wyndham, or creating a circuit split if the courts differ.However LabMD turns out, the two cases provide fertile ground for discussing the government's evolving role in policing cybersecurity, and highlights the necessity for businesses that handle or store consumers' personal information to pay very close attention to what the FTC says about privacy and cybersecurity.So what exactly does the FTC expect?This article's contention is that the answer to that question, in a phrase, is "privacy by design."Although it was first introduced by the Commission in a 2010 privacy report, privacy by design, or PbD, was created by the former privacy commissioner of the province of Ontario in Canada, and dates back to the mid-1990s. 19 Generally speaking, PbD is an admonition that entities think about privacy holistically; to imbed it not only in the processes and procedures of the enterprise, but to broadly socialize the concept so that it becomes part of the organizational DNA.Historically, privacy had been considered as presenting some intellectually interesting issues, but organizationally was much less of a priority: a "nice to have," but not a "need to have."Indeed, the very concept of a "Chief Privacy Officer" ("CPO") only started becoming more commonly accepted within the past ten to fifteen years, 20 and even to this day, despite the need, frequently remains less visible and more marginalized within the organization or may not even exist at all. 21

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,020
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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