Notice bibliographique
Résumé
Abstract Privacy is a distinguishing feature of large, cosmopolitan cities whose rising economic and political power calls for new understanding of federalism in the digital age. This chapter explores how the empirically studied link between privacy and big cities translates into a normative commitment to diversity and receives legal expression in varying privacy protections across North-American and European cities. The examples the chapter focuses on are taken from the context of census data, the Equifax credit score, and Facebook data breaches as well as public–private agreements between administrative agencies, and between the public and private sector in the provision of broadband internet, in the shared economy, and in mega smart city projects. The complex picture that emerges from this analysis shows how cities undertake two distinctive roles that might come into conflict: that of privacy activists and of data stewards. As privacy activists, city attorney generals, particularly in the United States, litigate against the state to protect the personal information of vulnerable migrant city dwellers but are also on the forefront of litigation against private companies that might compromise privacy. Publicly spirited, such action on behalf of various cities is not devoid of commercial interest in the face of growing demand for urban infrastructure. As data stewards however, cities might sidestep the public interest altogether—as arguably happened in the case of Toronto Waterfront in Canada and in Barcelona, Spain where rhetoric prevailed over action. This chapter argues that to optimize data privacy but also data sharing in the public interest constitutional recognition for city power should come with the reckoning of the legal mechanism of data trusts as an independent broker between the City and its urban dwellers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,031 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».