Notice bibliographique
Résumé
in this issue of Global Privacy Law Review (GPLR).The Articles section contains two interesting and relevant pieces.They address some of the fundamental concepts of data privacy laws in Canada and the EU, respectively.Kicking things off, Xavier Dionne of the University of Montreal analyses and aims to define the concept of 'collection of personal information' in Canada. 1 He considers recent amendments to privacy laws, case law, and investigations by privacy commissioners.Canada's privacy laws are comprised of a complex set of federal and provincial laws.Some are of general application, while others are sector-specific, such as health privacy, anti-spam, and consumer protection laws.Accordingly, the definitions differ across sectors and territories.The concept of 'collection' of personal information has no consistent definition in Canada.The federal Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA) defines personal information as 'information about an identifiable individual (renseignement personnel)'. 2It includes any factual or subjective information, recorded or not, about an identifiable individual. 3However, the 'collection' of personal information is not defined under the PIPEDA.Conversely, under Alberta's Health Information Act 'collect' means to 'gather, acquire, receive or obtain health information'. 41
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».