Balancing Inferential Integrity and Disclosure Risk Via Model Targeted Masking and Multiple Imputation
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing expectation that data collected by government-funded studies should be openly available to ensure research reproducibility, and so is the concern on data-privacy. A strategy to protect individuals' identity is to release multiply imputed (MI) synthetic datasets with masked sensitivity values (Rubin, 1993). However, information loss or incorrectly specified imputation models can weaken or invalidate the inferences obtained from the MI-datasets. Studying a restricted-use Canadian Scleroderma Research Group (CSRG) dataset, the authors investigate the use of a new masking framework with a data-augmentation (DA) component and a tuning mechanism that balances between protecting identity-disclosure and preserving data-utility. They found, respectively in a work-disability and an interstitial lung disease study, using this DA-MI strategy reached 0% identity disclosure-risk, preserved all inferential conclusions, and on average produced 98.5% and 95.5% confidence intervals (CI) overlaps when compared to the 95% CIs constructed using the generic CSGR dataset; the lowest CI-overlap value is 91%. In contrast, the same is not true for the currently used methods; with the CI-overlap values ranging from 73.9% to 91.8% and the lowest value being 28.1%. These findings indicate that the DA-MI masking framework facilitates sharing of useful research data while protecting participants' identities.
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 | 0,147 | 0,364 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».