Limited consensus around ARM information protection practices
Notice bibliographique
Résumé
Archives and Records Management (ARM) literature surrounding Information Protection (IP) has been developed in relative isolation from the IP field. As a result, it has been unclear until now whether and to what extent ARM literature and practice is consistent with or divergent from IP literature and practice. This paper compares IP and ARM information protection through the lens of a Standard of Practice (SoP). An existing enterprise IP SoP was adapted to ARM through literature analysis and produced a draft ARM SoP. The draft ARM SoP was applied in a rote fashion to a small sample of government-operated archives to identify likely areas of consensus and lack of consensus surrounding the various elements of the SoP. This resulted in some areas of strong consensus and other areas of strong divergence. A horizontal element was also used to identify whether and to what extent learning and thinking about the issues caused changes in evaluation. Increased consensus was found after a delay between initial exposure to the SoP and subsequent review of SoP elements. While this is a small sample study, it points toward both the need and the value of larger and more comprehensive studies in order to afford a clear consensus around reasonable and prudent practices for ARM IP and the value of additional awareness, training, and education in IP issues within the ARM community.
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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 | 0,237 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».