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Enregistrement W2474610687

Information Practices and Individual Privacy

2016· article· en· W2474610687 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Schellenberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet privacyInformation privacyPersonally identifiable informationComputer sciencePrivacy softwareComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article décrit quelques systèmes communs d’information et des pratiques de la police à la lumière de la législation qui vise à protéger la vie privée des individus. L’auteur montre que le personnel policier est sensible aux droits de la personne et essaie de reduire les menaces posées par l’usage d’informations dont dispose la police. Les menaces sont de plus mitigées par l’absence d’information “soft ” dans le système national CIPC et les limites sur la capacité de partage électronique des données des centres locaux. Cepen-dant, l’auteur évoque certaines craintes au sujet de la qualité et de la sécurité des enregistrements, le niveau de qualification, les pratiques en matière d’information et les pressions en vue de relier les centres d’enre-gistrement locaux. Ces interrogations méritent l’attention des experts en matière de politique. This article describes some common police information systems and practices in light of legislation designed to protect individual privacy. The author finds that police personnel are sensitive to human rights issues and attempt to reduce threats posed by the use of police information. Threats are further mitigated by a lack of “soft ” information in the national Canadian Police Information Centre (CPIC) system and limitations on the ability to share electronically data in local agency records. However, the author also raises concerns about the quality and security of records, the level of training, questionable information practices, and pressures to link local records systems. These concerns merit more focused attention from policy experts.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

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Publié2016
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