Notice bibliographique
Résumé
The acceptable threshold for privacy is an individual choice, informed by culture, tradition and experience. That it is important, conversely, is self-evident. We use it to moderate personal information disclosure, how we choose to act and dress every day. However, the debate about privacy has struggled because of an incomplete scholarship that often halts with the question ???what is privacy???? Similarly, the affirmative statement ???privacy is dead??? is often made without further explanation of what we have lost. \nThis thesis provides a clarification of privacy by presenting a formal model and tool for precise discussion. It can be implemented, for example, in a mobile application or embedded on a website. The utility of the formal model is supported by survey research of professionals in the field and those with no particular related work experience. The formal model has given us several insights to how privacy behaves enabling progress towards an interdisciplinary understanding of terminology. In particular, it demonstrates and solves for the problem of transitivity in privacy because it can follow each personal information disclosure as it travels beyond the data subject through a network of people, processes and technologies.\nIn addition to the formal model and observations about the behaviour of privacy, a contribution of this thesis is its review of computer science literature specifically for contributions to privacy research, an assessment of current privacy practitioner methods, a study of privacy impact assessment practices at Ontario hospitals, and a detailed exploration of the possibilities of future work.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».