Open finance e a responsabilidade solidária em caso de vazamento de dados pessoais: uma breve análise da LGPD
Notice bibliographique
Résumé
O presente trabalho tem como objetivo analisar a responsabilidade solidária em caso de vazamento de dados pessoais no Open finance com base na Lei Geral de Proteção de Dados. Sabe-se que o direito à privacidade, se encontra elencado na constituição artigo 5º, inciso X, pode ser encontrado também no Código Civil em seu artigo 21, além disso, tal direito foi tratado no Marco Civil da internet (Lei 12.965/2014) e posteriormente pela Lei Geral de Proteção de Dados – LGPD (Lei 13.709/2018). Considerando o tema abordado e os limites do direito a proteção de dados, pode-se dizer que a pesquisa é do tipo exploratória, ou seja, foi examinado um atual problema da sociedade, que são os perigos da exposição de dados pessoais do consumidor. Busca-se ainda responder a seguinte problemática: Quais as contribuições à nova Lei Geral de Proteção de Dados trouxeram para a responsabilidade solidária em casos de vazamento de dados no Open finance? Durante a pesquisa foi utilizado fontes secundárias, a partir do momento em que se baseia nas leis regulamentadas para este determinado tema e levando em consideração os autores que dissertam sobre o assunto, utilizará o método qualitativo, para que assim seja possível discutir e responder os questionamentos que cerceiam o presente trabalho e contribuir de forma positiva para a sociedade dentre outras fontes substratos para a elaboração desse estudo, foram feitos uma análise e um crivo de acordo com o tema, limitando-se as referências para compor o presente estudo, por conterem textos com experiências mais exitosas e por serem os que mais estão de acordo com o foco do presente trabalho. O presente trabalho justifica-se pela extrema relevância, pois torna-se imprescindível que seja efetuado trabalho sobre ele e ainda possui uma inegável importância jurídica, visto que é uma temática muito polêmica na sociedade.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,014 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».