Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) drives demand for large quantities of data, including personal and human behavioural data. The links between personal data and many AI applications raise privacy concerns, as well as ethics and human rights issues. It is therefore unsurprising to see both the application of existing data protection laws in the AI context, and the amendment of those laws to address specific issues. Canada’s public and private sector data protection laws are outdated, and there have been numerous calls for their reform. Reforms must address both the need of organizations to access the large quantities of data needed for AI innovation as well as the imperative to properly protect the human right to privacy and data protection. In the European Union, the General Data Protection Regulation (GDPR) has strengthened privacy protections and has provided new rights tailored specifically to the contexts of big data, AI, and automated decision-making. The looming GDPR adequacy assessment for Canada, combined with the genuine need to modernize Canadian data protection laws, means that reform is coming—most likely federally and provincially, and for public and private sectors. The high demand for data and the need for ways to share data that respect both privacy and ethical considerations have also driven a growing interest in new data-sharing frameworks, some of which could be supported by legislative amendments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».