Digital Distrust: Assuring Security and Trust in Egovernment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As we enter the Anthropocene for digital information, governments are constantly seeking new ways to ‘plug-in’ populations and promote ease of access of government services. Dubbed ‘e-governance’, this concept uses Information and Communicative Technologies (ICT) to create and expand e-channels of service access to populations through the transformation and improvement of technology (Bannister & Connolly 2012). In doing so, however, the ability for government to connect with populations poses both technical and normative challenges surrounding assurance, security, and trust. Although the Government of Canada, for example, states explicitly that encryption and secure-sending of data should provide citizens with an adequate assurance of protection, this relationship is dependent upon the trust of the citizenship it serves (Immigration and Citizenship Canada 2018). What should happen, however, if the government is seeking to provide this service to a group with which it is not perceived to have a fully-established trust relationship with? Can the government ‘create’ trust through e-governance by highlighting access and transparency? This paper explores the theoretical frameworks of mutual trust and assurance which currently dictate the terms of Canadian e-government. Specifically, we explore both the normative elements of trust between marginalized groups and the government, as well as how policymakers use e-governance not only as a means of efficacy, but for explicit trust-building as well.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle