“Senator . . . I’m Singaporean!”: Privacy Regulation and Data Transfers in Cross-Border Corporations
Notice bibliographique
Résumé
A recent congressional hearing involving social media companies, including TikTok and Facebook, made headlines when Senator Tom Cotton of Arkansas grilled the TikTok CEO, Shou Zi Chew, repeatedly asking him if he had ties to China or its Communist Party. The Singaporean CEO, who has served as TikTok’s CEO since 2021, repeatedly replied, “Senator . . . I’m Singaporean!” While Senator Cotton, evoking McCarthy-era sentiments, was severely criticized for his racism and what appears to be a lack of understanding about corporate governance, another problem emerged. TikTok, which is a subsidiary of the Chinese-owned ByteDance, operates in countries around the world and stores its data in Malaysia, Singapore, and the United States. In today’s global privacy landscape, each of these countries has differing privacy laws that, at times, conflict regarding how to handle and transfer data. The lack of consensus on how to store and transfer consumer data exposes corporations to the potential risk of hacking if proper oversight and precautions are not followed. Accordingly, with data becoming a new global currency for expanding businesses, governments must work together to find a solution that streamlines the handling, storage, and transfer of data. Using the United States-Mexico-Canada Agreement as a baseline to create a cross-border data transfer treaty, this Article proposes a multilateral agreement akin to the General Data Protection Regulation to protect consumer data and remove confusion about conflicts of law.
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 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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».