It Shouldn’t be Small Potatoes: The Future of Civil Damage Awards under Canada’s Personal Information Protection Legislation. Part Two: Inadequate PIPEDA Damages and the Way Forward
Notice bibliographique
Résumé
This is the second part of a two-part article. The first part can be found at 52 Adv Q 427 (2022). The Personal Information Protection and Electronic Document Act (PIPEDA) is well known as federal legislation governing the protection of personal information in the private sector. This article, published over two parts, focusses on a lesser explored but particularly concerning aspect of PIPEDA, namely the low damage awards (averaging between $3,000 to $5,000) granted by courts to applicants who establish a breach of the Act and the low number of actual applications (24 applications in 20 years). Chronically low monetary awards threaten PIPEDA’s legislative objective of recognizing the individual’s right of privacy in their personal information. As the low number of applications reflect, when it makes no economic sense to do so, otherwise deserving complainants will be discouraged from seeking damages or simply driven to pursue solutions such as class actions. PIPEDA’s damage provision thereby stands to wither away from disuse. This article offers a three-fold solution to insufficient quantum and is inspired more generally by the functional approach to monetary damages presented by Justice Cromwell in an Isaac Pitblado lecture. First, damage quanta under PIPEDA must more rigorously reflect the status of personal information protection legislation, including its constitutional overlay and link to what have been termed “dignitary” torts such as the common law privacy torts and defamation. Second, courts should measure quantum based on insights from torts closely related to breach of privacy under PIPEDA which reflect a higher quantum. Third, courts must firmly reject the Federal Court’s 2010 decision in Randall v Nubody’s Fitness Centres which held that damages under PIPEDA are only recoverable in “the most egregious situations.” Egregiousness is not an ingredient required by the Act and wrongly reduces its scope.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,013 |
| Communication savante | 0,019 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».