Notice bibliographique
Résumé
As we continue to advance through the digital century, our governments, crown corporations, municipalities, school boards, regional health authorities, health care providers, and others are enhancing the digital element of the services that they provide.Even for those services that continue to be provided in the traditional way, there is a greater level of data collection involved.Generally speaking, this is a good thing.Many services can be delivered more broadly and efficiently when done so digitally, and having more data about all services makes it easier to tailor and improve them.However, privacy regulators such as the author of this article -the Information and Privacy Commissioner for Newfoundland and Labrador -are watching closely and with concern as our governments and public bodies collect more and more information about us.Commissioners advocate for greater openness of public bodies, and this can mean greater disclosure of information, but also the need to advocate for strong privacy protection -which can extend from the privacy principle of minimizing the collection of data in the first place, through holding it securely and disclosing it only under strict conditions and for established purposes, to destroying it as quickly as possible when no longer needed.These principles are difficult to square with the needs of researchers, who naturally want to get access to as much data as they can, as quickly as they can.It is the view of the Office of the Information and Privacy Commissioner (OIPC) for Newfoundland and Labrador (NL) that data centres can provide a way to advance these principles.This article establishes what the interest of the Commissioner is in the matter, arising from my statutory mandate, and discusses how the OIPC is able to promote such data centres while maintaining sufficient arms length from actual data centres in order to preserve its independent regulatory oversight role.
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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 | 0,249 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,043 |
| Communication savante | 0,054 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,074 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».