La Comunidad Europea, la Unión Europea y el Acuerdo con Canadá sobre tratamiento de datos API/PNR: ¿Crónica de la probable denuncia y sustitución anunciadas de un Tratado?
Bibliographic record
Abstract
El analisis del Acuerdo CE-Canada sobre el tratamiento de datos AP/PNR, en vigor desde el 22 de marzo de 2006, no puede evitar una referencia central en las negociaciones, el contenido y el destino del previo Acuerdo CE-EEUU de America, cuyo fundamento juridico comunitario fue anulado mediante sentencia del TJCE de 30 de mayo de 2006 y que, tras su denuncia por la Comision y el Consejo, fue sustituido posteriormente por un nuevo Acuerdo, ahora con la UE como contraparte. A pesar de que las exigencias de la seguridad frente al terrorismo y del derecho a la vida privada frente a la lucha (por no decir “guerra”) frente al terrorismo encuentran un mejor equilibrio en el Acuerdo CE-Canada (por ejemplo, metodo de acceso a los datos, categorias de datos y periodos de conservacion, transferencias posteriores, derechos de las personas a las que se refieren o juridicidad de los Compromisos), las instituciones de la UE tienen que tomar nota de que el TJCE ha dado al traste con el marco legal comunitario para la transferencia de datos API/PNR a terceros Estados, disenado por la Comision y aceptado por el Consejo. De las implicaciones politicas y juridicas que se extraigan dependera la suerte del Acuerdo CE-Canada. La Comision y el Consejo tienen ahora diversas opciones y tiempo para decidir.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".