Oversharing and its Impact for Children: A Comparative Legal Protection
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify the potential threat for children resulting from the intense personal data overshare in cyber-space and examine its legal protection. This study uses descriptive qualitative with a case, comparative and conceptual approaches. The primary legal material used in this study is Law No. 44 of 2008 on Pornography (Pornography law) and Law No. 11 of 2008 on Information and Electronic Transaction (ITE law), last amended by law No. 19 of 2016 on the Amendment of Law No. 11 of 2008. The secondary legal material used in this study includes books, journals, and related articles. The result shows that threats resulting from the overshare lead to various offenses like cyberbullying, pedophile threats, identity theft, identity manipulation, deepfake, and cyberstalking. In Indonesia, the legal protection of the children cyber offense victim does not specifically regulate. While learning from several countries, such as the U.S, Canada, France and the U.K, have stipulated the provision regarding children’s protection, especially in cyber-space. Through this study, the author proposed the appropriate regulation to tackle the issues of cyber offense for children in Indonesia by complementing the existing regulation regarding the limitation of oversharing of data in the cyber-space.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».