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Enregistrement W2283474917

Colourful Privacy: Designing Visible Privacy Settings with Teenage Hospital Patients

2014· article· en· W2283474917 sur OpenAlexfundno aff
Maja van der Velden, Margaret Machniak

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådCHEO Research Institute
Mots-clésInternet privacyComputer sciencePatient privacyInformation privacyComputer securityPrivacy by DesignPolitical scienceHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract—The paper reports from a qualitative study based on the analysis of semi-structured interviews and Participatory Design activities with hospitalised teenagers with chronic health challenges. We studied how teenage patients manage their online privacy, with a focus on the design and use of privacy settings. We found that the majority of participants preferred to visualise privacy settings through the use colours and to personalise access control. They also considered these necessary on more secure patient-centred social media. As proof of concept, we implemented some of the findings in a patient social network setting. We conclude that visualising and personalising privacy settings enable young patients to have more control over the sharing of personal information and may result in a more effective use of privacy settings. In addition, privacy-aware default settings may prevent teens from unintended sharing of personal information. Keywords-Facebook; participatory design; patient social media; privacy settings; teenage patients; visualisation of privacy I.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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