Fighting Spam. How Stringent is the Canadian Legal Arsenal. An Analysis in the Light of the U.S. CAN-SPAM Act
Notice bibliographique
Résumé
Following several countries, Canada recently passed Canada’s Anti-Spam Legislation (CASL), in an attempt to tackle spam. The law aims to ‘‘protect Canadians while ensuring that businesses can continue to compete in the global marketplace”. For this purpose, CASL prohibits not only the sending of commercial electronic messages without consent, but also any alteration of transmission data in the course of a commercial activity. Moreover, the Act disallows the installation of a computer program on another person’s computer system and the sending of commercial electronic messages following the installation. These three activities are prohibited unless the author or initiator has obtained the recipient’s prior consent, either express or implied. This opt-in approach contrasts with the U.S. CAN- SPAM Acts opt-out regime, in force since 2004, which is known to offer to senders the chance to initiate contact and to recipients the option to unsubscribe or reject any subsequent commercial electronic message. Our paper intends to demonstrate that, notwithstanding the apparent difference in their respective approach, CASL and U.S. CAN-SPAM Act remain fundamentally similar in practical effect. This resemblance is good news, considering the profile and proximity of Canadian and American e-commerce economies. Thus, in spite of its detail and complexity, CASL may not be the most stringent anti-spam act as claimed, certainly not with the challenges related to its implementation and enforcement.
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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 | 0,015 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,020 |
| Communication savante | 0,028 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».