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Enregistrement W3039198048 · doi:10.22214/ijraset.2020.6362

Cloud Computing and Privacy Risks in the Information/Knowledge/Digital Risk Society and Economy: An Overview

2020· article· en· W3039198048 sur OpenAlexfundno aff
Sompurna Bhadra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityJadavpur University
Mots-clésCloud computingDigital economyComputer scienceInternet privacyComputer securityBusinessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cloud computing has revolutionised the way in which computing services are delivered and managed in the contemporary society and economy.The emergence of computers and the internet, the one hand, accelerated the swift technological developments in especially in the computing domain thus speeding up the rapid growth and diffusion of cloud computing.But, at one and the same time, on the other hand, they tectonically transformed the contemporary society and economy into information/knowledge/ digital society and economy.Both are reciprocally and interactively related, strengthening each other in their operational and functional practices.These practices, in the wake of coming of 'data revolution' and consequent 'datafication' of the society and economy, abundantly exhibited different types of security issues, especially privacy risks, which transmuted the erstwhile society and economy into an the information/knowledge/ digital risk society and economy and, simultaneously, became an hindrance to the diffusion of cloud computing, which itself is embedded in this risk society and economy in the global information capitalist order.Risks, particularly privacy risks, constitute the strong bridge and link between them.The present paper critically analyses and surveys these stated socio-technical developments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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