Canadian and Japanese laws concerning the protection of privacy and personal information in the private sector - a comparative study
Bibliographic record
Abstract
Avec la progression et la diffusion des technologies de l’information, les informations personnelles sont utilisées de manière innovante pour accroître les avantages individuels, sociaux et économiques. En même temps, le risque d’atteinte à la vie privée a également augmenté. Actuellement, lors de réunions gouvernementales internationales, de nombreux pays insistent sur l’importance de comparer les systèmes juridiques de protection de la vie privée pour le développement de la société économique internationale. Cette thèse vise à identifier les similitudes et les différences dans les lois canadiennes et japonaises concernant la protection de la vie privée et des renseignements personnels dans le secteur privé. Elle vise également à faire la lumière sur les raisons de ces similitudes et différences, par le biais d’une enquête sur l’historique législatif, les précédents judiciaires et les archives de la procédure législative. Premièrement, cette thèse considère l’origine et le développement du « droit à la vie privée » et la protection des informations personnelles. Elle identifie les aspects de la vie privée protégée par le droit des biens, le droit de la responsabilité, le droit constitutionnel et le droit des données, et définit le sens du droit à la vie privée. Deuxièmement, la thèse examinera le processus de développement de la protection de la vie privée et des informations personnelles au Canada et au Japon. Cette thèse suggère que le processus de développement de la protection de la vie privée et des informations personnelles au Canada et au Japon est divisé en cinq périodes. Finalement, la thèse proposera une comparaison approfondie des lois sur la protection des informations personnelles entre le Canada et le Japon, la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques du Canada et la Loi sur la protection des informations personnelles du Japon. La comparaison se concentrera sur trois critères: 1) Qu’est-ce que les lois (concernant la protection des informations personnelles) sont censées protéger? 2) Comment les lois protègent-elles les informations personnelles? et 3) Quels mécanismes garantissent l’application effective des lois. Quelques-unes des différences identifiées les plus frappantes sont la manière dont la législation respective traite les informations traitées de manière anonyme, le principe du consentement, la procédure de désabonnement et le règlement des plaintes par des organisations de protection des informations personnelles accréditées. Diverses raisons expliquant ces différences sont suggérées, notamment la structure économique, l’intention du gouvernement et le cadre juridique de chaque pays
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".