La diversité des fonctions de la normalisation dans la législation relative à la protection des renseignements personnels
Bibliographic record
Abstract
Bien que la normalisation constitue l’un des leviers d’action de la Charte canadienne du numérique et que certains de ses avantages aient été soulignés, le législateur fédéral canadien ne s’est pas emparé de cet instrument de régulation dans le projet de loi C-27. Pourtant, le Canada dispose à la fois d’une infrastructure de normalisation nommée Système national des normes volontaires et chapeautée par le Conseil canadien des normes, ainsi que d’une expérience de reprise d’une norme technique, la norme « CAN/CSA-Q830-96 », au sein de la Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques. Un bref retour sur l’expérience acquise s’impose pour identifier les apports de la normalisation à la législation. La normalisation intervient, d’une part, dans le processus législatif par ses fonctions méta-régulatoire et structurante. D’autre part, elle joue un rôle au niveau de la conception du contenu même de la loi, avec ses fonctions sémantique et normative.
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 | 0.015 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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.
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".