PNR: Passenger Name Record, Problems Not Resolved? The EU PNR Conundrum After Opinion 1/15 of the CJEU
Notice bibliographique
Résumé
The long-standing debate concerning the transfer, processing and retention by national law enforcement authorities of Passenger Name Record (PNR) data has regained momentum with the adoption of Directive 2016/681/EU, which lays down a PNR regime operating within the EU, and, above all, with the delivery, on 26 July 2017, of the CJEU’s negative Opinion on the new envisaged EU-Canada PNR agreement. The Court’s finding that several provisions of the draft agreement do not comply with Articles 7 and 8 of the EU Charter of Fundamental Rights, on the protection of private life and personal data, inevitably raises doubts concerning the fate of the EU PNR bilateral agreements already in force (namely, with Australia and the United States) and of the PNR Directive. At the same time, this evolving scenario has immediate and very practical implications for air-carriers operating between the EU and third States, which may find themselves trapped by conflicting obligations due to the complex interplay between EU data protection laws, the EU PNR regime, and third States’ PNR legislation. Far from being limited to the EU legal order, the recent developments may exert an effect on foreign airlines’ operations to and from the EU and condition future negotiations between the EU and third countries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».