Turtles all the way down: research challenges in user-based attestation
Notice bibliographique
Résumé
A scientist once gave a public lecture describing how the Earth orbits around the sun and how the sun, in turn, orbits around the center of a collection of stars called our galaxy. At the end of the lecture, a little old lady at the back of the room got up and said: What you have told us is rubbish. The world is really a at plate supported on the back of a giant tortoise. The scientist gave a superior smile before replying, What is the tortoise standing on? You're very clever, young man, very clever, said the old lady, but it's turtles all the way down! Current trusted computing technologies allow comput-ing devices to verify each other, but in a networked world, there is no reason to trust one computing device any more than another. Treating these devices as turtles, the user who seeks a trustworthy system from which to verify oth-ers quickly realizes that it’s turtles all the way down because of the endless loop of trust dependencies. We need to provide the user with one initial turtle (the iTur-tle) which is axiomatically trustworthy, thereby breaking the dependency loop. In this paper, we present some of the research challenges involved in designing and using such an iTurtle. 1
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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 | 0,098 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,020 | 0,071 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».