A Critical Take on Opinion 1/15: Is the Glass Half Full or Half Empty?
Notice bibliographique
Résumé
The 9/11 attacks tilted the scale of state actions against terrorism in the Western states towards an international cooperation. In this context, sharing of information related to terrorism in a timely manner with partner states has come to the forefront of the fight against terrorism. One such source of information is that relating to people's travels and its sharing is exacerbated by states ‘concerns regarding their own citizens who have gone to fight in a conflict zone abroad such as Syria. Widely known as Passenger Name Records (PNR), this particular type of information has been collected by air carriers for their own business purposes since the 1960s. Starting with the United States of America (USA), many states including the European Union (EU) have adopted laws in the last decade allowing their public authorities to request PNR data from airlines. On the one hand, these laws are supported on the ground that the use of the data is an effective measure to counter international terrorism. On the other hand, they entail grave human rights concerns because they allow the retention and use of a vast amount of information about individuals, irrespective of the fact that no criminal suspicion has fallen upon them. Furthermore, with the help of technological advancements, PNR data can be aggregated with the information contained in other databases to produce extensive profiles of individuals. These concerns came to the centre of attention with the Court of Justice of the European Union (CJEU)'s 2017 decision (Opinion 1/15 delivered on 26 July 2017), striking down a draft international agreement to be concluded between the EU and Canada on the transfer of PNR data due to its shortcomings in complying with the human right to privacy afforded under EU law (in particular the EU Charter of Fundamental Rights (Charter)). this contribution discusses this Opinion in relation to its implications for travel surveillance and protection against indiscriminate data transfer for anti-terrorism purposes. It argues that the CJEU's observations profoundly influence more privacy-friendly data collection instruments, but at the same time they raise questions on the intersection between human rights and the use of PNR data for travel surveillance in the interest of anti-terrorism purposes.
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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 | 0,025 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,016 |
| Communication savante | 0,022 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,097 | 0,069 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».