Approaches to Regulating Privacy Dark Patterns
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we will evaluate new bills slated to replace the Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA) and offer stronger privacy dark pattern protections to Canadians.\nExisting scholarship in the realm of privacy law, such as “Deceptive Design and Ongoing Consent in Privacy Law” by Jeremy Wiener and “Privacy Dark Patterns: A Case for Regulatory Reform in Canada” by Ademola Adeyoju, primarily focuses on creating frameworks for understanding privacy dark patterns in the law and explaining the pitfalls and legal inadequacies surrounding dark pattern legislation in Canada.\nHowever, the aim of this paper diverges significantly. While acknowledging the invaluable insights provided by these foundational works, the objective of this article is twofold: First, to offer a comprehensive review of multiple proposed legislative bills slated to replace PIPEDA in Canada; and second, to critically evaluate the effectiveness of these proposed changes, especially in comparison with more robust frameworks like California's Consumer Privacy Act (CCPA) and the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR), which offer extensive protections against dark patterns. In doing so, this paper seeks to fill a gap in the existing literature by examining how proposed Canadian legislation measures up to international standards in protecting citizens from the pitfalls of dark patterns.
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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 | 0,025 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,050 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».