الگوی صیانت از حریم خصوصی اطلاعاتی شهروندان در دولت الکترونیک برای کشورهای در حال توسعه
Notice bibliographique
Résumé
The most important aim of this study is to propose a model for protecting citizens’ information privacy in e-Government for developing countries. This study develops theoretical foundations and models of e-Government in judicial-legal dimension. The methodology of this study is qualitative including documentary study, content analysis and comparative study. Statistical population of this study includes 58 countries with information privacy act which 11 countries were selected by judgment sampling for documentary study. These countries include:, England, Canada, France, Germany, Spain, Italy, Norway, Sweden, Ireland, Belgium and Republic of Korea. Proposed model of this study includes seven dimensions: (1) data collection obligations, (2) data use obligations, (3) data retention obligations, (4) data disclosure obligations, (5) data subject rights, (6) controller responsibilities and (7) obligations of accessing to data by citizen. Of 124 identified obligations for protecting citizens’ information privacy in e-Government as indexes of these dimensions, 105 obligations have a weight over 0.5 and can be a pattern for developing countries in order to regulate the e-Government development in the in the field of citizens’ information privacy protection as standard principles. It is hoped that the proposed model of this study would help developing countries in order to protect citizens’ information privacy in e-Government.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».