Systematic Government Access to Private-Sector Data Redux
Notice bibliographique
Résumé
In November 2012 we published a symposium issue (volume 2, number 4 of IDPL1) containing a series of papers analysing the laws and practices of nine countries (Australia, Canada, China, Germany, India, Israel, Japan, the UK, and the USA) relating to systematic government access to personal data held by the private sector. Those papers, developed as part of a multi-year project funded by The Privacy Projects—a not-for-profit organization dedicated to improving current privacy policies, practices and technologies through research, collaboration, and education2—demonstrated considerable consistency in the laws and practices of the nine countries examined. According to a guest editorial that accompanied the papers, common trends included: ... Although published more than a year ago, those papers proved remarkably prescient in light of the subsequent disclosures by Edward Snowden and others during the past year about sweeping surveillance programmes in the United States and the United Kingdom. The programmes disclosed seemed to bear out the common themes previously identified, especially about the intensity of government demands for private-sector data, the lack of transparency about the surveillance, and the wide chasm between what the laws (and governments) say and what really takes place.
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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 | 0,039 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».