FREEDOM AND THE WAR ON TERROR IN THE DIGITAL AGE
Notice bibliographique
Résumé
Advances in Computer Science continue to provide more tools, each time more efficient, to aid us in our everyday lives with everything from work to entertainment, from health to management of natural resources. Technology has made our lives better and continues to facilitate progress. But just as it can benefit us, it is only a tool. That tool itself is not ‘good ’ or ‘evil’; it is only useful to achieve the ends of those who utilize it. And just as it has been used for benefit, there have been cases where its use had a detrimental impact to us. Given the benefits, who is to deny that a government can keep track of its citizens in the same way a business keeps track of all its assets? The discussion here will centre on this question, where we suspect that, given technological advances, governments are tempted to achieve this goal. The purpose is to present some of the policies that governments in North America and Europe have proposed and/or adopted with respect to technology and national security, and point out flaws that could allow the undue erosion of privacy and free speech in the electronic world as a consequence. We reflect upon those measures that seem unjustified and unnecessary even in the face of terrorism, and argue that none of them include adequate safeguards to minimize the risk of abuse. We hope the reader will realize that none of the measures discussed admit that technology can accommodate the protection of civil liberties as well as security. We also argue that at least in Canada’s case, not counting academia and civil rights groups, policies and laws introduced as a consequence of the events of 9/11 seem to receive little attention from the public at large. Citizens would appear to be unaware of what is being done to mitigate the terrorist threat. Indeed, amidst such legislative actions, we may be getting used to living in a permanent state of war. We hope our conclusions give an insight into the current landscape of privacy protection in ii North America and, to some extent, Europe.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».