La portabilité des données personnelles des consommateurs, ses aspects juridiques dans l'Union européenne, au Canada et au Québec : applications, possibilités et risques
Bibliographic record
Abstract
La portabilité des données personnelles des consommateurs est encore une question récente dans le domaine de la protection de la vie privée. Parmi les normes étudiées dans ce travail, le Règlement Général sur la Protection des Données a été le premier à aborder la portabilité et le concept qu'il a établi guide d'autres législations, telles que celles du Québec et du Canada. L'objet de ce mémoire est de discuter de la mise en œuvre de ce nouveau droit lié aux technologies de l'information et à la circulation des données personnelles, en se concentrant sur les consommateurs et les entreprises qui feront partie de la portabilité des données personnelles. Cette étude est divisée en trois chapitres. Le premier explore les concepts de base liés au droit à la portabilité, tels que les données personnelles, les données liées à la relation avec le consommateur, la conceptualisation de la portabilité, son application et des exemples d'opérabilité. Le deuxième chapitre décrit comment le droit à la portabilité a été adopté dans la législation de l'Union européenne, dans le projet de loi fédérale actuellement examiné par le Parlement canadien et dans la nouvelle loi québécoise. La troisième traite de la mise en œuvre de la portabilité. Elle aborde le point de vue des entreprises, le maintien de la portabilité en tant que droit, le besoin de régulation, l'interopérabilité et les risques.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".