Notice bibliographique
Résumé
Drones have been a hot topic in recent years particularly when used in war and in domestic police operations. Drones have also attracted attention because of highprofile plans to use them for package delivery, among other things. While the glamourous and future uses of drones catch media attention, drones are already being used in the private sector for more mundane purposes including surveying, infrastructure inspection and real estate sales promotion. While the privacy threats of military and police drones are widely discussed, privacy concerns of private drones have attracted much less consideration.\nThis paper looks at the privacy risks of private drones in Canada. It begins with an overview of the uses of private drones and their regulation in Canada. Regulation of drones in Canada is quite permissive and does not address the privacy risks. The paper then presents several privacy theories and a deeper discussion of two problems caused by technology such as drones: data aggregation and erosion of privacy in public. The paper then considers some theoretical and practical legal protections that might be used to protect against drone privacy invasion. The more theoretical include the torts of trespass and nuisance. The more practical include the tort of intrusion upon seclusion and the Personal Information and Electronic Documents Act. The paper concludes that the dominant theories of privacy embedded in Canadian law are not fully prepared for the challenge of drones, though the tort of intrusion upon seclusion holds some promise for the future.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».