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Enregistrement W3122989730 · doi:10.7202/1074418ar

Criminal Law and Digital Technologies: An Institutional Approach to Rule Creation in a Rapidly Advancing and Complex Setting

2021· article· en· W3122989730 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Colton Fehr

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislatureParliamentNormativeInstitutionPolitical scienceEmerging technologiesStrengths and weaknessesLaw and economicsSociologyPublic relationsLawPublic administrationComputer sciencePoliticsPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Courts and legislatures in Canada and around the world have struggled to respond effectively and efficiently to the challenges posed by the use of rapidly advancing and complex technologies. As a result, scholars have debated the appropriate role of each institution with respect to governing privacy in the digital age. This debate has provided foundational evidence upon which to develop a normative framework for governing digital privacy. Yet, the Canadian literature has only sparsely addressed the ability of Canadian legislatures to respond to the challenges presented by the use of digital technologies. This article begins to fill the gap in the literature by asking whether Parliament has been able to reply to the use of complex and rapidly advancing technologies in an efficient, coherent, and fair manner. I conclude that Parliament’s legislative framework for governing state intrusions into digital privacy has been patchwork and inconsistent. After comparing these findings to the literature on the relative institutional capacity of courts, I outline a general strategy for ensuring each institution tasked with governing digital privacy is working to its strengths, not its weaknesses.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,266 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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