Notice bibliographique
Résumé
Locked filing cabinets are no longer enough to ensure security of research data and results.In the 21 st century, cybersecurity is foundational to the ethical conduct of research and its application to health services and policy.It matters for ensuring the confidentiality of personal data, for integrity of research systems, for safety of digital interventions that are being studied, for protection of intellectual property, and more.The challenge is real, not theoretical.The National Research Council has experienced state-sponsored cyberattacks (Moens et al. 2015).Universities have reported ransomware attacks (CBC News 2016).And cyberattacks are relatively frequent in the health sector, a potential source of vulnerability that is recognized by health sector leaders and citizens alike (Zelmer 2018).For instance, multiple organizations have reported malware, spyware or ransomware attacks; phishing and cyber fraud; denial of service attacks; and human error that affected critical systems.On a global scale, the World Medical Assembly has stated that "cyber-attacks on healthcare systems and other critical infrastructure represent a cross-border issue and a threat to public health" (WMA 2016).Addressing these challenges depends on both individual and collective action.At a recent national Summit, health leaders and cyber experts explored options for strengthening the health sector' s resilience to cyber threats (HealthcareCAN 2018a).Building on the National Strategy for Critical Infrastructure endorsed by federal, provincial and territorial governments, participants declared a shared commitment to cybersecurity and to six tangible actions to increase preparedness:
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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».