REGULATORY BARRIERS TO PERSONAL DATA MANAGEMENT. AN ANALYTICAL REVIEW OF INTERNATIONAL LEGAL REGIMES
Notice bibliographique
Résumé
Significance. In the context of global digital transformation, personal data management, especially in such a sensitive area as healthcare, faces significant regulatory and legal barriers. The key challenge is the ambiguity of regulation related to the rights of data subjects, and the legal basis for data processing. Different jurisdictions demonstrate a range of approaches to solving this issue, from strict European standards to models with an emphasis on state control or corporate responsibility, complicating international cooperation and preventing innovation in data management. Purpose. To undertake a comparative analysis of international legal regimes for personal data management, aimed at identifying common regulatory barriers and determining the scope of restrictions on the rights of subjects in socially significant areas. Material and methods. The work is based on a comparative legal analysis of documents regulating personal data protection in key jurisdictions: the European Union (GDPR), Asia (PDPA of Singapore, PDPO of Hong Kong, DPDP Act of India, PIPL of China) and North America (CCPA/HIPAA of the USA, PIPEDA of Canada). The methodology includes a legal analysis of articles of regulations and laws, a synthesis of data processing principles, and identification of general and specific legal barriers. Results. It has been established that there are three main components that shape universal regulatory barriers: 1) the scope of rights of data subjects and their limitations for the public interest; 2) strict requirements for operators to protect, minimize and limit processing purposes; 3) differentiation of regulation for the public and private sectors. It has been revealed that even in strict regimes like GDPR, legislation provides for flexible data processing mechanisms without direct consent for research purposes. Conclusion. The analysis demonstrates that modern regulation of personal data management strikes a balance between protecting individual rights and promoting the public interest. The identified universal contours of regulatory barriers and the exceptions stipulated by legislation for scientific and medical purposes can be taken into account within the Russian jurisdiction to develop a well-balanced legal model that meets the challenges of digital transformation of healthcare. Keywords: personal data; legal regulation; comparative legal analysis; GDPR; digital transformation in healthcare.
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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 | 0,021 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».