Balancing Privacy and Utility in Secondary Data Use to Inform Policy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT
 ObjectivesUsing existing data for research can generate new knowledge and evidence for policy with relatively little cost. Privacy concerns are paramount in such secondary usage of data collected on human subjects. Information privacy protection and data security are critical considerations in reuse and repurposing of data especially linked data, longitudinal data, and large amounts of data. Data sharing and privacy protection are both in the public interest and we need to assess the risk of “doing” (sharing) as well as the risk of “not doing” (not sharing or not protecting). 
 
 ApproachThe Alberta Centre for Child Family and Community Research (the Centre) establishes the Child Youth Data Lab that links and analyzes administrative data from multiple provincial ministries and the Child Data Centre of Alberta that repurposes research data and manages its access for reuse. The Centre partners with provincial Office of the Information Privacy Commissioner, Research Ethics Boards and leaders in the research communities and technology industry to design and develop measures to enable secondary use while safeguarding the data, and to explore and adopt best practices on data sharing processes, governance, and technologies.
 ResultsIn principle current privacy laws and regulations provide good guidance in collection, use, and disclosure of data, however there is a lack of consistency in the interpretation of these laws at the operational level with regard to secondary data use. The experiences of establishing different data sharing models at the Centre through multiple initiatives are discussed. Cross-sectoral broad partnership brings understanding and builds trusting relationships, which are crucial to establishing data sharing processes. The recognition of the significance of secondary data use to provide direction for policy and program development at the executive level provides commitment for data sharing initiatives. Strong governance structure consists multi-level ministry and multiple stakeholder involvement ensures ongoing support and engagement. The highest data security standards and anonymous solution for data linkage enables the sharing of data with good privacy protection.
 ConclusionSecondary use of data to improve system performance and contributing to scientific discovery has been broadly recognized. A balance between utility and privacy can be realized through broad partnership in building proper governance, technology, processes and policies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».