The State of the Electronic Identity Market: Technologies, Infrastructure, Services and Policies
Notice bibliographique
Résumé
Authenticating onto systems, connecting to mobile networks and providing identity data to access services is common ground for most EU citizens, however what is disruptive is that digital technologies fundamentally alter and upset the ways identity is managed, by people, companies and governments. Technological progress in cryptography, identity systems design, smart card design and mobile phone authentication have been developed as a convenient and reliable answer to the need for authentication. Yet, these advances ar enot sufficient to satisfy the needs across people's many spheres of activity: work, leisure, health, social activities nor have they been used to enable cross-border service implementation in the Single Digital Market, or to ensure trust in cross border eCommerce. The study findings assert that the potentially great added value of eID technologies in enabling the Digital Economy has not yet been fulfilled, and fresh efforts are needed to build identification and authentication systems that people can live with, trust and use. The study finds that usability, minimum disclosure and portability, essential features of future systems, are at the margin of the market and cross-country, cross-sector eID systems for business and public service are only in their infancy. This report joins up the dots, and provides significant exploratory evidence of the potential of eID for the Single Digital Market. A clear understanding of this market is crucial for policy action on identification and authentication, eSignature and interoperability.
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 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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».