Notice bibliographique
Résumé
At-home DNA testing remains popular amongst individuals today.These direct-toconsumer services come with several privacy risks, that can extend far beyond the individuals taking the test.How do participants attribute risk to biological family members?How do users and non-users differ in comfort with their data being shared, and their understanding of privacy risks?How do privacy perceptions differ for ancestry and health data?To investigate these questions, we conducted a 2 × 2 survey, and discovered non-users were significantly more privacy conscious, and that health data was considered more beneficial overall.We then interviewed 10 biological family members of users who had not taken a test themselves; though many were unconcerned or indifferent towards privacy, privacy-conscious participants were frustrated by, and resigned to, the loss of control over their data.We discuss our findings, the implications of our research, offer recommendations to improve privacy, and identify areas for future research.This thesis is the result of support and guidance from many over the years.To my supervisor, Sonia Chiasson: I would never have found my love for research and HCI had I not stumbled across CHORUS as an undergraduate in 2015.You have my deepest gratitude, for the infinite patience, feedback, and guidance.You are a stellar mentor, and have always been there for your students (rain or shine).I feel privileged to have been mentored by you,
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».