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Enregistrement W4386416857 · doi:10.1111/tgis.13094

<scp>MapSafe</scp>: A complete tool for achieving geospatial data sovereignty

2023· article· en· W4386416857 sur OpenAlexaff
Pankajeshwara Sharma, Michael Martin, David Swanlund

Notice bibliographique

RevueTransactions in GIS · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePrivacy-Preserving Technologies in Data
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisEncryptionHash functionVolume (thermodynamics)Computer scienceSovereigntyMasking (illustration)Computer securityScheme (mathematics)DatabaseWorld Wide WebGeographyCartographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sensitive geographic data are invaluable assets for the people to whom they belong and their disclosure should be decided by the sovereign data owner (SDO). Due to several high‐profile data breaches and business models that commercialize user data, the need for new approaches to geoprivacy and data sovereignty has grown. We propose MapSafe, a client web application that first obfuscates datasets using donut masking or hexagonal binning, separately, and thereafter implements a multi‐level encryption scheme that permits SDOs to share the final encrypted volume containing the geospatial information when they choose and at a level of detail which they are comfortable. The authenticity verification of the volume is facilitated by storing the hash value corresponding to the encrypted volume immutably on the Blockchain as a public record. Our approach places geoprivacy under data guardians'’ control, and its integration capabilities promote its adoption in existing and future geospatial web systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0250,009
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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