Comparative data protection and security : a critical evaluation of legal standards
Notice bibliographique
Résumé
This study1 addresses the key information technology issues of the age and \nits unintended consequences. The issues include social control by \nbusinesses, governments, and information age Star Chambers. The study \nfocuses on a comparative analysis of data protection, data security, and \ninformation privacy (DPSIP) laws, regulations, and practices in five countries. \nThe countries include Australia, Canada, South Africa, the United Kingdom, \nand the United States. The study addresses relevant international legal \nstandards and justifications. This multidisciplinary analysis includes a \nsystems thinking approach from a legal, business, governmental, policy, \npolitical theory, psychosocial, and psychological perspective. The study \nimplements a comparative law and sociolegal research strategy. Historic, \nlinguistic, and statistical strategies are applied. The study concludes with a \nnext step proposal, based on the research, for the international community, \nthe five countries in the study, and specifically, South Africa as it has yet to \nenact a sound DPSIP approach.
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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 | 0,608 | 0,751 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| 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 ».