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Enregistrement W4367460781 · doi:10.57230/ejplt222ssyhds

Mind over matter: Examining the implications of machine brain interfaces on privacy and data protection under the GDPR.

2022· article· en· W4367460781 sur OpenAlexaff
Sabire Sanem Yilmaz, Habibe Deniz Seval

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Privacy Law & Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Criminal Justice and Data Protection
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral Data Protection RegulationData Protection Act 1998Internet privacyContext (archaeology)Information privacyPrivacy by DesignPrivacy policyPrivacy protectionAffect (linguistics)Computer securityComputer scienceBusinessPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Machine-brain interfaces (MBI) affect General Data Protection Regulation (GDPR), users' privacy and data protection. MBIs can transform industries and improve lives by directly connecting human brains to computers. However, these advances raise worries about personal data misuse and abuse and the need for robust regulatory frameworks to protect privacy and data. The article examines the relationship between privacy and MBIs in the context of the GDPR and closely examines surveillance risks posed by MBIs. The article also considers MBIs' ethicality and privacy as a human right. Thus, this essay examines the GDPR's current condition considering the the Brussels Effect and sustainability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,030
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0110,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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