Combatting Foreign Election Interference: Canada's Electoral Ecosystem Approach to Disinformation and Cyber Threats
Notice bibliographique
Résumé
Foreign election interference presents a significant threat to electoral fairness, democratic legitimacy, and public confidence in elections. This article argues for an “electoral ecosystem” approach to combatting the threat of foreign intervention in elections. Under an electoral ecosystem approach, the electoral system is viewed as an interconnected network of institutions, processes, and actors, all of which must coordinate together to ensure electoral effectiveness and legitimacy. An electoral ecosystem is comprised of multiple institutions and actors, including governments, political parties, voters, third parties, online platforms, and electoral management bodies. Given the interdependence and interconnected nature of an electoral system, there are multiple points of vulnerability that must be defended. An electoral ecosystem approach does not depend on any one single line of defense but instead relies on a multiplicity of strategies that protect the institutions and individuals that comprise the ecosystem. To further explore the electoral ecosystem approach, this article focuses on Canada's response to foreign interference in elections. The ecosystem approach consists of three principal strategies. The first strategy involves a set of new campaign finance regulations which directly prevents the influence of foreign individuals and groups on the election. The second strategy consists of new measures to reduce disinformation and to lessen its distorting impact on democratic discourse. To the extent that foreign election interference takes place through social media, efforts to reduce disinformation will also reduce the impact of foreign interference. The third strategy involves strengthening Canadian cybersecurity. A number of steps have been taken recently, including the coordination of Canada's security agencies and the adoption of new measures to prevent computer hacking and privacy intrusions. These three strategies, and the multiple measures within each, provide protection across the electoral ecosystem.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».