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Record W4400412082 · doi:10.61737/axib9435

Observations sur le document d'orientation sur la protection de la vie privée à l'intention des services de police relativement à la reconnaissance faciale

2021· report· fr· W4400412082 on OpenAlexaboutno aff
Céline Castets-Renard, Pierre-Luc Déziel, Lyse Langlois

Bibliographic record

Venuenot available
Typereport
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les autorités fédérale, provinciales et territoriales du Canada, dont la Commission d’accès à l’information du Québec, ont lancé en juin 2021 un avis de consultation et appel aux observations en lien avec le document d’orientation à l’intention des services de police fédéraux, provinciaux, régionaux et municipaux visant à définir les obligations de ces dernières en matière de protection de la vie privée relativement à l’utilisation de la technologie de reconnaissance faciale (RF), afin de garantir que toute utilisation de celle-ci ne contrevient pas à la loi, limite les risques d’atteinte à la vie privée et respecte le droit à la vie privée. Dans le cadre de cet avis de consultation et appel aux observations, trois chercheuses et chercheurs de l'OBVIA ont apporté des observations pour aider à l'amélioration du document. Ils considèrent en particulier que l'utilisation de la reconnaissance faciale par les services de police doit faire l'objet d'un meilleur encadrement légal et éthique au-delà du respect des lois de protection des renseignements personnels qu'ils estiment insuffisantes pour faire face aux nombreux enjeux sociaux. Ils estiment aussi que les services de police doivent être formés aux enjeux liés notamment aux risques d'erreur, biais, discrimination et surveillance de masse. Ils soulignent enfin le fait que l’atteinte à la vie privée s’accompagne ici le plus souvent de l’atteinte à d’autres droits fondamentaux. Ils recommandent l'élaboration d'un référentiel de valeurs visant à éclairer les interventions en matière de sécurité publique et mieux soutenir la réflexion des professionnels. Ces recommandations ont été déposées conjointement par l'Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'IA et du numérique (OBVIA) et la Chaire de recherche sur l’IA responsable à l’échelle mondiale auprès du Commissariat à la protection de la vie privée du Canada et de la Commission d'accès à l'information du Québec.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.072
Threshold uncertainty score0.259

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0090.004
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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.

Opus teacher head0.156
GPT teacher head0.419
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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