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Enregistrement W2188216816 · doi:10.29173/irie18

Information Rights: Trust and Human Dignity in e-Government

2007· article· en· W2188216816 sur OpenAlexvenueno aff
Toni Carbo

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Information Ethics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityGovernment (linguistics)DistrustPublic relationsTransparency (behavior)Express trustHuman rightsPolitical scienceInternet privacySociologyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The words - Rights, - Trust, - Human Dignity, - and even - Government - have widely varying meanings and connotations, differing across time, languages and cultures. Concepts of rights, trust, and human dignity have been examined for centuries in great depth by ethicists and other philosophers and by religious think-ers, and more recently by social scientists and, especially as related to information, by information scientists. Similarly, discussions of government are well documented in writings back to Plato and Aristotle, with investi-gations of electronic government (often referred to as e-government) dating back only to the early 1990s with the advent of the Internet and the World Wide Web. At first e-government was described in glowing, positive terms. Little, if any, attention was paid to two critical questions: 1) Will people trust e-government? and 2) How will cultural differences affect individuals‘ trust in government and their perceptions of govern-ment‘s effect of their human dignity? Examinations of trust and distrust by individuals within organizations have addressed questions of motives and intentions, expectations of behavior, protection of interests, confi-dence in accuracy and reliability of information, vulnerability, and reciprocity, among other complex topics. Establishing e-government services often requires going through several phases: 1) publish (using ICT to improve access to government information), 2) interact (broadening participation in government through 2-way communications, and 3) transact (making actual services available online; and 4) transform (fundamen-tally changing government to make it truly citizen-centric). Building and maintaining trust in e-government require developing an understanding both of the many levels of interactions where trust must be earned and of cultural differences. Another challenge in developing such a framework is that e-government, itself, is very dynamic, changing rapidly over time. Trust in content or a system available one day may not carry over when the content and/or system changes dramatically. Components of a framework must include the follow-ing dimensions: conceptual domains, cultural dimensions, information content dimensions, and system di-mensions. Of course, these dimensions must be considered within the context of rapidly changing govern-ments, ICT services, the digital divide, and other factors. This paper provides a very brief overview of some of the notions of trust and distrust, concentrating on those concerning trust as it relates to notions of power, trust in organizations, and trust in information and information systems as one part of a framework to ad-dress the question of trust in e-government. It also makes a few recommendations for how to build citizen-centric e-government to ensure information rights through a focus on human dignity, fundamental human rights, and earning trust.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,037
Communication savante0,0110,017
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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