Notice bibliographique
Résumé
This chapter proposes a new way of thinking about reasonable expectations of privacy, so that the legal norms formulated by the Supreme Court reach a better fit with the norms and expectations of Canadians. It proposes that privacy expectations should be based, first and foremost, on a full-fledged right to privacy, rather than just on section 8, or section 7, of the Charter of Rights and Freedoms. Second, our legal norms, particularly in the rapidly evolving area of privacy and technology, or digital privacy, should evolve so that they reflect societal norms over expectations of privacy. There are areas of law, such as tort law, where social customs can already serve as a normative source, and there are areas of law, such as criminal law, or human rights legislation (such as provincial human right codes) where the law prides itself on setting a normative standard that is higher, indeed often opposed to, the mores of society (such as they are). This chapter argues that privacy law should not be one of the latter areas. In fact, the protection of the right to privacy in our society, whether from other human beings, or from corporations, or from government, has been eroding at a greater and greater rate as technology continues to advance, and privacy has been offered less and less protection by private and public law. Privacy law is where the law falls short, and will fall even shorter, of society’s norms and expectations, if our legal norms are not brought to reflect the true expectations of Canadians. The argument advances in stages. First, the chapter outlines the current route in which courts arrive at and evaluate expectations of privacy in Canada. Then, the chapter summarizes some of the criticism already offered by scholars about our current case law and how it analyzes reasonable expectations. Further, the chapter builds upon this criticism to offer and suggest a different notion of privacy that should be recognized by the courts, in order to achieve the goals articulated above. Finally, the chapter concludes with some practical suggestions how to advocate for such expectations of privacy effectively.
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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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,041 |
| Communication savante | 0,018 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».