The Right to Be Forgotten in the Digital Age: Challenges and Omissions in the Digital Personal Data Protection Act, 2023
Notice bibliographique
Résumé
The Right to Be Forgotten (RTBF) has emerged as a pivotal privacy right in the digital era, yet India’s Digital Personal Data Protection Act, 2023 (DPDPA), lacks explicit provisions for its implementation. This paper examines the DPDPA’s approach to data privacy, focusing on its omission of a robust RTBF framework, and identifies associated legal, technical, and enforcement challenges. Employing doctrinal legal research and comparative analysis with the EU’s GDPR, the study evaluates gaps in the DPDPA, particularly its vague data erasure provisions (Section 8) and reliance on judicial interpretation. It argues that the absence of clear RTBF mechanisms undermines individual autonomy and fails to address the needs of vulnerable groups seeking data removal. The paper proposes legislative amendments to incorporate explicit RTBF provisions, strengthen the Data Protection Board’s role, and enhance public awareness. By addressing these omissions, India can align its data protection framework with global standards, ensuring greater privacy rights in the digital age.
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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 | 0,042 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,032 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».