New security and privacy laws require basic changes in professional practice
Notice bibliographique
Résumé
Everybody knows about HIPAA—but what about GLBA? FIPA? The Patriot Act? Homeland Security? NCLB? FCRA? CASB1? PIPEDA? All of these are recent laws that impact acoustical design. Throw in the American Hospital Association/ASHE and AIA’s about-to-be-released ‘‘Guidelines for the Design of Healthcare Facilities’’ as well as the redrafting of DCID 6/9 and it looks like time for careful examination of some professional practices relating to security and privacy. Should INCE members join with and endorse the ASA’s recently formed Joint TCAA/TCN Subcommittee which aims to fill a policy vacuum in Washington and Ottawa relating to the fundamental protection of citizens’ rights to privacy? This group will formulate consistent guidelines to enable federal and state agencies in the US and Canada to enforce and monitor their laws—will their guidelines affect INCE members? Those who advise or give expert testimony to government agencies, defense/security organizations, courts, and large institutions in financial services, healthcare or education likely find themselves in a rapidly shifting landscape and recognize the need to respond with new research and professional practices.
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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 | 0,079 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,036 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 ».