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Enregistrement W89840813 · doi:10.1080/10345329.2013.12035984

When the Profile Becomes the Population: Examining Privacy Governance and Road Traffic Surveillance in Canada and Australia

2013· article· en· W89840813 sur OpenAlex
Ian Warren, Randy K. Lippert, Kevin Walby, Darren Palmer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Criminal Justice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaw enforcementCriminal justiceEnforcementArgument (complex analysis)Corporate governancePopulationEconomic JusticeInformation privacyPrivacy policyBusinessInternet privacyLawPolitical scienceSociologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of automated licence/number plate recognition (‘ALPR/ANPR’) technologies in Canada and Australia raises significant policy questions for privacy advocates and criminal justice practitioners. The proliferation of mass surveillance through ALPR/ANPR also presents several conceptual puzzles about the links among criminal justice data flows, individual privacy and state responsibility in this actuarial age. In this article, we use case studies of ALPR/ANPR in Canada and Australia to examine privacy as a technique for governing road traffic surveillance. We explain our findings in light of Harcourt's (2007) argument against the use of actuarial prediction and ‘hit rates’ that are rationalised as the chief measure of law enforcement activities and effectiveness. Finally, we question the regulation of surveillance technologies such as ALPR/ANPR through current Canadian and Australian information privacy laws, with specific focus on privacy by design (‘PbD’), a strategy that favours improving law enforcement efficiency at the expense of privacy.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,272 · 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