Drive More Effective Data-Based Innovations: Enhancing the Utility of Secure Databases
Notice bibliographique
Résumé
Databases play a central role in evidence-based innovations in business, economics, social, and health sciences.In modern business and society, there are rapidly growing demands for constructing analytically valid databases that also are secure and protect sensitive information in order to meet customer and public expectations, to minimize financial losses, and to comply with privacy regulations and laws.We propose new data perturbation and shuffling (DPS) procedures, named MORE, for this purpose.As compared with existing DPS methods, MORE can substantially increase the utility of secure databases without increasing disclosure risk.MORE is capable of preserving important nonmonotonic relationships among attributes, such as the inverted-U relationship between competition and innovation.Maintaining such relationships is often the key to determining optimal levels of policy and managerial interventions.MORE does not require data to be of particular types or have particular distributional shapes.Instead, it provides unified, flexible, and robust algorithms to mask general types of confidential variables with arbitrary distributions, thereby making it suitable for general-purpose data masking.Since MORE nests the commonly used generalized linear models as special cases, a much wider range of statistical analyses can be conducted using the secure databases with results similar to those using the original databases.Unlike existing DPS approaches which typically require a joint model for all variables, MORE requires no modeling of nonconfidential variables, and thus further increases the robustness of secure databases.Evaluation of MORE through Monte Carlo simulation studies and empirical applications demonstrates that it performs better than existing data masking methods.
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 | 0,024 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».