Canadian and Japanese laws concerning the protection of privacy and personal information in the private sector - a comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Avec la progression et la diffusion des technologies de l’information, les informations personnelles sont utilisées de manière innovante pour accroître les avantages individuels, sociaux et économiques. En même temps, le risque d’atteinte à la vie privée a également augmenté. Actuellement, lors de réunions gouvernementales internationales, de nombreux pays insistent sur l’importance de comparer les systèmes juridiques de protection de la vie privée pour le développement de la société économique internationale. Cette thèse vise à identifier les similitudes et les différences dans les lois canadiennes et japonaises concernant la protection de la vie privée et des renseignements personnels dans le secteur privé. Elle vise également à faire la lumière sur les raisons de ces similitudes et différences, par le biais d’une enquête sur l’historique législatif, les précédents judiciaires et les archives de la procédure législative. Premièrement, cette thèse considère l’origine et le développement du « droit à la vie privée » et la protection des informations personnelles. Elle identifie les aspects de la vie privée protégée par le droit des biens, le droit de la responsabilité, le droit constitutionnel et le droit des données, et définit le sens du droit à la vie privée. Deuxièmement, la thèse examinera le processus de développement de la protection de la vie privée et des informations personnelles au Canada et au Japon. Cette thèse suggère que le processus de développement de la protection de la vie privée et des informations personnelles au Canada et au Japon est divisé en cinq périodes. Finalement, la thèse proposera une comparaison approfondie des lois sur la protection des informations personnelles entre le Canada et le Japon, la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques du Canada et la Loi sur la protection des informations personnelles du Japon. La comparaison se concentrera sur trois critères: 1) Qu’est-ce que les lois (concernant la protection des informations personnelles) sont censées protéger? 2) Comment les lois protègent-elles les informations personnelles? et 3) Quels mécanismes garantissent l’application effective des lois. Quelques-unes des différences identifiées les plus frappantes sont la manière dont la législation respective traite les informations traitées de manière anonyme, le principe du consentement, la procédure de désabonnement et le règlement des plaintes par des organisations de protection des informations personnelles accréditées. Diverses raisons expliquant ces différences sont suggérées, notamment la structure économique, l’intention du gouvernement et le cadre juridique de chaque pays
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».