Data Driven Elections and Political Parties in Canada: Privacy Implications, Privacy Policies and Privacy Obligations
Notice bibliographique
Résumé
In light of the revelations concerning Cambridge Analytica, we are now in an era of heightened publicity and concern about the role of voter analytics in elections. Parties in Canada need to enhance their privacy management practices and commit to complying with national privacy principles in all their operations. As shown in this article’s comparative analysis of the privacy policies of federal and provincial political parties in Canada, policies are often difficult to find, unclear, and, with a couple of exceptions, do not address all the privacy principles. Accountability and complaints mechanisms are often not clearly publicized, and many are silent on procedures for the access and correction of data, and unsubscribing from lists. Vague and expansive statements of purpose are also quite common. However, this article shows that parties could comply with all 10 principles within the Canadian Standard Association (CSA)’s National Standard of Canada, upon which Canadian privacy law is based, without difficulty; though compliance will require a thorough process of self-assessment and a commitment across the political spectrum to greater transparency. The early experience in British Columbia (B.C.), where parties are regulated under the provincial Personal Information Protection Act, suggests that this process is beneficial for all concerned. In contrast to the system of self-regulation incorporated into the Elections Modernization Act, there is no inherent reason why parties could not be legally mandated to comply with all 10 principles, under the oversight of the Office of the Privacy Commissioner of Canada.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».