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Enregistrement W2168687785

Принцип тайного голосования при использовании современных информационных технологий

2014· article· ru· W2168687785 sur OpenAlexaboutno aff
K. Yu. Matryonina, К. Ю. Матренина

Notice bibliographique

RevueВестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования · 2014
Typearticle
Langueru
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuffrageVotingPolitical scienceBallotSecrecyLegislationElectronic votingSecret ballotLaw and economicsLawDisapproval votingDialecticComputer securityComputer scienceSociologyPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Election is the most important tool in democratic decision making. The provision of secrecy of the ballot is the biggest problem of electronic voting. The research goal is a detailed consideration of the principle of secret suffrage of electronic voting, research of rules of secret voting. The general research methods used were as follows: comparative legal research, induction and deduction, synthesis and analysis, dialectical research. The article considers the international legislation in tha area of secret suffrage (for example, Code of good practice in electoral matters). Moreover, the possible violations of secret voting are analyzed. There is a review of recent achievements in the area of defense of secret suffrage in foreign countries (Switzerland, Canada). The author proposes the protective means for secret voter’s will provision. The article concludes that further development of e-voting systems is imperative, as is the elaboration and the improvement of protective mechanism of secret suffrage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0120,004
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,050

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,323 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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