Balancing privacy with access to information for commercial fisheries data: A critical review of Fisheries and Oceans Canada’s “rule of five” policy
Notice bibliographique
Résumé
Although Canada’s oceans are a public resource, commercial fisheries data are routinely withheld from researchers and the general public by Fisheries and Oceans Canada (DFO) due to privacy obligations. However, data can be released if considered sufficiently de-personalized through an internal guideline called the “rule of five,” under which data sources are aggregated to a threshold of five to allow for data publication or disclosure. This article provides an overview of the “rule of five,” summarizes key legislative provisions that have bearing on the “rule” and potential for its reform, and discusses the findings from two tools used to collect information on the “rule” and its use in Canada: (1) an Access to Information and Privacy request and (2) an anonymous survey conducted to evaluate the impacts of the “rule” on various stakeholders. The “rule of five” is not mandatory but rather represents a conservative approach to access to information that can be detrimental to independent researchers and the public interest in transparent fisheries data. The article concludes with recommendations to further a rebalancing of privacy and access to information, including emphasizing existing legislative exemptions that could allow for data disclosure when the “rule of five” is not met.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».