MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413803034 · doi:10.29173/mlj1485

Body Worn Cameras (BWCS): Privacy vs Solid Evidence

2024· article· en· W4413803034 sur OpenAlexaffabout
Stanislava Zgurova

Notice bibliographique

RevueManitoba Law Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet privacyPsychologyBusinessComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will explore the dichotomy between the privacy concerns associated with the use of Body-Worn Cameras (“BWCs”) by law enforcement agencies, and the benefits associated with this technology, such as the evidential value of the BWCs video, audio, and images as reliable forms of evidence assisting courts and criminal justice players in making substantiated decisions and reaching just verdicts. The paper will provide a background overview of BWCs and the approach to their use in some Canadian jurisdictions, followed by a discussion on Canada’s struggles guarding the privacy of Canadians and the recent breaches of privacy conducted by the Royal Canadian Mounted Police (“RCMP”). Next, there will be a case-study section exemplifying the numerous flexible features and benefits of BWCs and produced digital evidence used in courts and police operations, followed by a section addressing the rule of law and the need for punishing police misconduct for mishandling highly sensitive information (such as that captured by BWCs). Lastly, the paper will reflect on its findings, discuss existing tensions, and propose a path forward for the safe and broad implementation of BWCs across Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManitoba Law JournalMême sujetDigital Imaging in MedicineTravaux en français237 207