Notice bibliographique
Résumé
Privacy impact assessments (PIAs) may soon be standardised. The European Commission plans to make PIAs mandatory if Article 33 of its proposed Data Protection Regulation is adopted without any serious depredations by lobbyists. Concurrently, the International Organization for Standardization (ISO) is considering a standard for PIAs. The approaches currently being pursued by the Commission and the ISO have their antecedents in the PIA methodologies used in Australia, Canada, Ireland, New Zealand, the UK and the US. However, almost no attention has been paid to actual PIA reports to see how well or poorly they have been prepared and how closely they follow the PIA guidance documents in their countries. This paper argues that it is worth doing - to review actual PIA reports to see what can be learned from how they are implemented and whether their implementation offers any signposts for the policymaking process. However, finding actual PIA reports is something of a challenge. Following a search for UK PIA reports, this paper provides the results of analysis of some of those in terms of how well they followed the ICO PIA Handbook guidance, and what we can learn from an analysis of actual PIA reports. Along the way, this paper argues that organisations in the UK should create a registry of publicly available PIA reports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,237 | 0,644 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,046 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».