MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6992429745

L'évolution du droit à l'oubli numérique

2022· other· fr· W6992429745 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Private lifePost modernism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’être humain a la capacité de se souvenir et d’oublier, il est dit qu’il est difficile de se souvenir et facile d’oublier. Par carence, nous oublierions. La technologie numérique a permuté cela. Aujourd’hui, avec le stockage informatique abordable, quasi infini, une captation automatisée sans effort et un accès mondial, le souvenir est devenu la norme, pour nous et pour la société contemporaine. Dans cet ouvrage, nous vous proposons une étude évolutive du droit à l’oubli dans le contexte numérique actuel, son application juridique mise en oeuvre. La problématique retenue était donc de déterminer les assises historiques du droit à l’oubli, ces manifestations en droit positif contraignables et d’engager une réflexion prospective de ce droit. L’objet de cette étude n’est pas de savoir pourquoi des personnes veulent se faire oublier sur Internet, mais comment. Ainsi, nous avons orienté l’ensemble de la recherche sur l’oubli numérique en droit positif actuellement applicable, en droit européen, américain, canadien et québécois. Dans le cadre de l’analyse de la problématique juridique du droit à l’oubli numérique, force est de constater qu’il peut difficilement être détaché de considérations qui débordent de l’unique question du traitement de données et d’Internet. Cela étant, nous avons également abordé les questions du droit au respect de la vie privée, la liberté d’expression et le droit à l’information. Dans sa finalité, ce travail de recherche fait un suivi jurisprudentiel des décisions marquantes en rapport avec l’application concrète du droit à l’oubli numérique.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,006

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchipelago (University of Quebec in Montreal)→Même sujetCultural Insights and Digital Impacts→Travaux en français237 207→