Revue des décisions marquantes de l’année 2020 en matière de vie privée et de protection des renseignements personnels
Notice bibliographique
Résumé
RESUME Cet article analyse certaines decisions marquantes en matiere de vie privee et de protection des renseignements personnels rendues au cours de l’annee 2020 ou a la fin de l’annee 2019. Fruit d’une annee hors du commun, cette revue jurisprudentielle s’avere variee tant du point de vue des themes abordes (biometrie, pratiques commerciales trompeuses, securite de l’information, actions collectives, reputation en ligne) que de celui des autorites impliquees dans les decisions (Cour superieure, Commission d’acces a l’information, Commissaire a la protection de la vie privee du Canada, Bureau de la concurrence). ABSTRACT This article analyzes some of the landmark privacy and data protection decisions that were issued in 2020 or in late 2019. Being the product of an unprecedented year, this case law review proves to be diverse both in terms of issues (biometrics, deceptive marketing practices, information security, class actions, online reputation) and authorities involved (Superior Court, Commission d’acces a l’information, Office of the Privacy Commissioner of Canada, Competition Bureau).
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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 | 0,021 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».