Notice bibliographique
Résumé
Technology’s capabilities are rapidly expanding and apps, officially known as applications, exemplify this growth. Downloading an app on a smartphone or a tablet expands its capabilities, supplying the device with the power of a computer yet far more mobile. However, apps’ capabilities also have a more sinister side, collecting mass amounts of personal information from users without their full knowledge. Given this threat to consumer privacy, new legislation must be developed and updated to safeguard users against privacy infringements and maintain trust in the marketplace. This paper demonstrates the gap in Canadian privacy regulation regarding apps and presents that additional legislation is required for greater accountability, transparency, and user choice. Smartphones are increasingly populating the mobile landscape, with a sizable amount of personal information flowing through these powerful devices. One concern is that smartphones are highly mobile and always-on devices that are perpetually with the user, allowing location tracking. A small screen size also impedes companies’ ability to effectively communicate to the user what personal information is being collected, and the rapid development lifecycle of apps increases the probability of inadequate considerations. Although consumers value information obtained through using apps, they also wish to protect their personal information and privacy. Likewise, businesses value consumer behaviour information acquired through consumer usage of apps, information that enables them to understand and effectively target their consumers. Consequently, consumers’ personal information holds value— and challenges—for consumers and producers of apps alike. In 2007, the first app was created for Apple’s iPhone. Since then the app market has exploded, as users are increasingly using apps to access location information, social media, entertainment, and other information. As the app industry is largely unregulated, this presents privacy concerns as to the amount of personal information being collected, with whom it is shared, and for how long it is retained. In essence, a lack of disclosure and transparency exists on the part of app developers and providers.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».