Os dados pessoais dos utilizadores das plataformas colaborativas à luz do RGPD
Bibliographic record
Abstract
A economia colaborativa tem-se afirmado como um modelo de negócio capaz de ditar uma nova interação entre a economia e a sociedade e uma das áreas em que esta interação tem levantado maior preocupação é a da proteção de dados pessoais. Se, por um lado, existe um aumento e uma facilidade da interação entre os sujeitos no tráfico jurídico negocial, e, por conseguinte, dos fluxos de dados pessoais, por outro lado, é importante refletir sobre a proteção dos dados pessoais, enquanto direito fundamental. Neste sentido, importará enquadrar esta nova realidade no panorama legal atual, clarificando em que medida convive a economia colaborativa com a proteção de dados pessoais e desvendando os principais desafios que se levantam, designadamente no que respeita à licitude do tratamento de dados, aos deveres do responsável pelo tratamento de dados e aos direitos dos titulares.
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) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.047 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".