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Record W7104281771 · doi:10.71781/2264

La portabilité des données personnelles des consommateurs, ses aspects juridiques dans l'Union européenne, au Canada et au Québec : applications, possibilités et risques

2024· dissertation· fr· W7104281771 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPrivacy, Security, and Data Protection
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPrivate lifeESPACEContext (archaeology)Public investment

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.374
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0140.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.221
Teacher spread0.209 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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