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Enregistrement W2096248529 · doi:10.1145/986655.986670

Owner-controlled information

2003· article· en· W2096248529 sur OpenAlexaff
Carrie Gates, Jacob Slonim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonally identifiable informationComputer scienceGroup information managementPersonal information managementControl (management)Information sensitivityAccess controlInformation securityAuthentication (law)Information accessPersonal information managerInformation systemInformation security managementInternet privacyWorld Wide WebComputer securityManagement information systemsSecurity information and event management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information about individuals is currently maintained in many thousands of databases, with much of that information, such as name and address, replicated across multiple databases. However, this proliferation of personal information raises issues of privacy for the individual, as well as maintenance issues in terms of the accuracy of the information. Ideally, each individual would own, maintain and control his personal information, allowing access to those who needed at the time it was needed. Organizations would contact the individual directly to obtain information, therefore being assured of using current and correct information.While research has been performed on users owning and controlling access to their personal information in an electronic commerce environment, we argue that this concept should be extended to all user information including, for example, medical and financial information. The end goal is not for users to simply maintain copies of this information, but to be the source of this information.This paper presents the concept of users owning their personal information and introduces some of the issues involved in users being able to control access to this information. The security requirements, including authentication, access control and audit, as well as user interfaces and trust, for this new paradigm are given particular emphasis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,021
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1110,038

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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