Enhancing Key Digital Literacy Skills: Information Privacy, Information Security, and Copyright/ Intellectual Property
Notice bibliographique
Résumé
Key Messages\nBackground Knowledge and skills in the areas of information security, information privacy, and copyright/intellectual property rights and protection are of key importance for organizational and individual success in an evolving society and labour market in which information is a core resource. Organizations require skilled and knowledgeable professionals who understand risks and responsibilities related to the management of information privacy, information security, and copyright/intellectual property. Professionals with this expertise can assist organizations to ensure that they and their employees meet requirements for the privacy and security of information in their care and control, and in order to ensure that neither the organization nor its employees contravene copyright provisions in their use of information. Failure to meet any of these responsibilities can expose the organization to reputational harm, legal action and/or financial loss. \nContext Inadequate or inappropriate information management practices of individual employees are at the root of organizational vulnerabilities with respect to information privacy, information security, and information ownership issues. Users demonstrate inadequate skills and knowledge coupled with inappropriate practices in these areas, and similar gaps at the organizational level are also widely documented. National and international regulatory frameworks governing information privacy, information security, and copyright/intellectual property are complex and in constant flux, placing additional burden on organizations to keep abreast of relevant regulatory and legal responsibilities. Governance and risk management related to information privacy, security, and ownership are critical to many job categories, including the emerging areas of information and knowledge management. There is an increasing need for skilled and knowledgeable individuals to fill organizational roles related to information management, with particular growth in these areas within the past 10 years. Our analysis of current job postings in Ontario supports the demand for skills and knowledge in these areas. \nKey Competencies We have developed a set of key competencies across a range of areas that responds to these needs by providing a blueprint for the training of information managers prepared for leadership and strategic positions. These competencies are identified in the full report. Competency areas include: conceptual foundations risk assessment tools and techniques for threat responses communications contract negotiation and compliance evaluation and assessment human resources management organizational knowledge management planning; policy awareness and compliance policy development project management
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,006 |
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 ».