Bringing Section 8 Home: An Argument for Recognizing a Reasonable Expectation of Privacy in Metadata Collected from Smart Home Devices
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things devices (also known as smart home devices) are a fast-growing trend in consumer home electronics. The information collected from these devices could prove very useful to law enforcement investigations. These individual pieces of metadata — the collection of which might appear harmless on its face — can be highly revealing when combined with other metadata or information otherwise available to law enforcement. This article builds an argument in favour of recognizing a reasonable expectation of privacy in metadata collected from smart home devices under section 8 of the Canadian Charter of Rights and Freedoms. This article presents a two-step argument in favour of recognizing the collection of smart home metadata as a ‘‘search” under section 8. First, it builds on case law on house perimeter searches to argue that — in the case of smart home devices — the collection implicates both territorial and informational privacy interests. Second, the article argues that metadata, on their own, are pieces of information that attract a reasonable expectation of privacy. R. v. Spencer was not the final word on the question of inferences. Several section 8 cases decided by the Supreme Court of Canada, and the R. v. Orlandis-Habsburgo decision, point to the willingness of courts to engage with the complex topic of data processing. They also point to the need to return to the values that underlie section 8 of the Charter with the goal of clarifying its approach to predictions and probabilities as information outcomes that deserve constitutional protection.
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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 | 0,028 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,046 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».