Notice bibliographique
Résumé
The Consumer Privacy Protection Act is the first proposed privacy statute to regulate the deceptive privacy practices that undermine individuals’ right to consent. The problem is that there is no framework for determining how the Act might actually apply. This article resolves the issue by filling three gaps in the literature.First, it categorizes different types of deception according to privacy law’s notice-and-choice framework, providing a method of analysis for scholars and regulators. It then concretizes the framework by comparatively surveying investigations led by the United States’ Federal Trade Commission and Office of the Privacy Commissioner of Canada (OPC). This will shed light on how the Act can be interpreted, and will constitute a comprehensive survey of a thematic area of OPC investigations.Finally, the article explores whether the Act defines consent as an act of ongoing agency, which would protect peoples’ privacy by covering deception that occurs not only at “I agree moments,” but also beyond “I agree moments.” Ultimately, this article guides judges and regulators in enforcing the Act, assists policy-makers in developing more statutory provisions that regulate deceptive privacy practices, and contributes to doctrine by filling the aforementioned gaps.
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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 | 0,048 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,111 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».