Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, the evolution of the breach of confidence as a legal instrument to redress harms occurring in digital realms has tested the limits of this cause of action and raised significant questions about the legal interests it serves to protect. This case comment focuses on another type of dispute—one where courts have been far more equivocal in their approach—where parties have sought to assert the breach of confidence for wrongs occurring in online relationships: data breaches. Focusing on Tucci v. Peoples Trust Company, a judgment handed down by the Court of Appeal for British Columbia in September 2020 on appeal of a decision certifying a class of web users whose personal information was subject to unauthorized acquisition in a data breach, this comment scrutinizes the reading of the breach of confidence that Canadian courts have been making in the context of data breaches, and contends that this reading ignores the essence and promise of this cause of action to instill trust in online relationships that are threatened when data breaches occur. Contrary to judicial reluctance to allow the breach of confidence to operate in these scenarios, this comment argues that this cause of action is an appropriate and effective mechanism for establishing and reinforcing norms of trust in online relationships that are threatened when data breaches occur.
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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 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,072 |
| Communication savante | 0,022 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».