Notice bibliographique
Résumé
Individuals are increasingly confronted with requests to identify themselves when accessing services provided by government organizations, companies, and other service providers. At the same time, traditional transaction mechanisms are increasingly being replaced by electronic mechanisms that underneath their hood automatically capture and record globally unique identifiers. Taken together, these interrelated trends are currently eroding the privacy and security of individuals in a manner unimaginable just a few decades ago. Privacy activists are facing an increasingly hopeless battle against new privacy-invasive identification initiatives: the cost of computerized identification systems is rapidly going down, their accuracy and efficiency is improving all the time, much of the required data communication infrastructure is now in place, forgery of non-electronic user credentials is getting easier all the time, and data sharing imperatives have gone up dramatically. This paper argues that the privacy vs. identification debate should be moved into less polarized territory. Contrary to popular misbelief, identification and privacy are not opposite interests that need to be balanced: the same technological advances that threaten to annihilate privacy can be exploited to save privacy in an electronic age. The aim of this paper is to clarify that premise on the basis of a careful analysis of the concept of user identification itself. Following an examination of user identifiers and its purposes, I classify identification technologies in a manner that enables their privacy and security implications to be clearly articulated and contrasted. I also include an overview of a modern privacy-preserving approach to user identification.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».