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Enregistrement W7111996746

When Open-Source Information Backfires: Satellite Imagery and Privacy Breaches

2025· article· en· W7111996746 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBond University Research Portal (Bond University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace exploration and regulation
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSatellite imageryInformation privacySatelliteQuality (philosophy)Privacy softwarePrivate sectorPrivacy laws of the United StatesPrivacy policyConfidentiality
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open-source intelligence increasingly relies on new technologies to collect, process, and analyze open-source information. The enhancement of satellite imagery capabilities aligns with this goal, providing valuable data from hidden areas that are not easily recognizable. Giving more room to the private sector to invest and innovate in the satellite imaging industry results in remarkable achievements in the size of satellites, the quality of images, pricing, and accessibility of data. High- resolution images and potential live videos of the Earth can foster non-state open-source investigations, resulting in a multiplicity of narratives, where public interest exists. Nonetheless, privacy concerns should not be overshadowed by technological developments. The possible clashes between privacy and satellite imagery might be exacerbated if high-resolution images become widespread and the number of commercial satellite operators multiplies in territories with varying privacy laws. This Article considers privacy laws in Australia, the European Union, and the United States to examine to what extent these legal systems can minimize privacy breaches. It is contended that reasonable expectations of privacy can be an effective test to curb the publication of images infringing on individual privacy.<br/>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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