Promoting Transparency While Protecting Privacy in Open Government in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The rise of big data analytics, combined with a movement at all levels of government in Canada towards open data and the proactive disclosure of government information, create a context in which privacy issues are increasingly likely to conflict with the goals of transparency and accountability. No new legislative frameworks guide the move towards open government in Canada, notwithstanding the fact that government data is fuel for the engines of big data. This paper considers the challenges inherent in the release of government data and information within this context. Although the recent Supreme Court of Canada decision in Ministry of Community Safety and Correctional Services v Information and Privacy Commissioner (Ontario) (Ministry of Community Safety) did not specifically address either open data or proactive disclosure, this case offers important insights into the gaps in both legislation and case law in this area. This paper assesses how the goals of transparency and the protection of privacy are balanced in Canada in light of the Court’s decision in Ministry of Community Safety. In particular, it considers how “personal information” is to be understood in the public sector context; how courts and adjudicators understand transparency in the face of competing claims to privacy; and how best to strike the balance between privacy and transparency. It challenges the simple equation of the release of information with transparency and argues that the coincidence of open government with big data requires new approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».