MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138176246

A Client-Side Business Model for Electronic Privacy

2003· article· en· W2138176246 sur OpenAlexaff
Peter Bodorik, Dawn Jutla

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivacy softwarePrivacy by DesignBusiness modelInformation privacyComputer sciencePrivacy policyInternet privacyComputer securityThe InternetConsumer privacyDatabase transactionBusinessWorld Wide WebMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strengthening the user perception of privacy and trust on the Internet will require userfocused technological approaches, enforceable privacy laws, and business interventions.We propose a novel user-focused business model for privacy with a supporting client-side e-privacy architecture.The e-privacy business model is detailed in terms of target markets and stakeholders, value or revenue model, and privacy information and transaction flows.The target markets and stakeholder descriptions capture two key requirements of heightening user control, and placing privacy in a trust position.A value model stacked towards the user perspective is necessary for any e-privacy business model to succeed.Finally, a multi-agent architecture, based on the P3P platform, completes our proposed e-privacy business model.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0100,016
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Association for Information SystemsMême sujetPrivacy, Security, and Data ProtectionTravaux en français237 207