Proskauer on Privacy: A Guide to Privacy and Data Security Law in the Information Age
Notice bibliographique
Résumé
Todays hodgepodge of privacy and data security standards creates greater compliance burdens for corporations, employers, public agencies, and legal advisers. PLI s Proskauer on Privacy: A Guide to Privacy and Data Security Law in the Information Age reduces those costly burdens. This comprehensive, one-stop reference covers the laws governing every area where data privacy and security is potentially at risk including government records, electronic surveillance, the workplace, medical data, financial information, commercial transactions, and online activity, including communications involving children. Proskauer on Privacy provides essential details on how to develop compliance programs that help your entity satisfy federal and state standards, ensure data privacy and security, prevent cybercrime, and help entities avoid fines, penalties, litigation, damages, and negative publicity. Proskauer on Privacy also examines Europe s rigorous privacy and data security standards, the laws in Canada, Australia, Japan, China, Hong Kong, India, Russia, and Dubai, as well as legal initiatives in California and other states. Updated at least at least once a year, Proskauer on Privacy: A Guide to Privacy and Data Security Law in the Information Age is vital reading for privacy and data security professionals and corporate attorneys, executives, managers, and human resource personnel, as well as for federal and state regulators.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».