Secrecy, Security and Digital Literacy in an Era of Meta-Data: Why the Canadian Westminster Model Falls Short
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to undertake a critical assessment of the governance of Canada's national security apparatus and, more specifically, the growing digitization and data-driven dimensions of such an apparatus. Over the previous decade, since 9/11, the advent of electronic government (e-government) and its emphasis on horizontality and interoperability became intertwined with the security apparatus of the public sector: the recent Snowden affair in the US has once again brought such discussions to the forefront. It is within such a context that the rise of ‘big data’ (or meta-data) as an identifiable term denotes a confluence of forces and contradictory tensions between openness and secrecy for the public sector both operationally and democratically. We examine Canada's Westminster insularity in this regard, how Canadian reforms meant to augment oversight and review capacities of security agencies have been stunted in recent years, and why such stalled actions matter to the privacy and safety of Canadian citizens. Conversely, a case for more openness and governance innovation is put forth premised on two main and inter-related directions: more political oversight and public dialogue on the one hand, and a greater emphasis on privacy as a responsibility on the other hand. Together these directions emphasize a more activist and participative civil culture that is central to ensuring societal resilience in an increasingly virtual and complex security environment.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,071 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».