Freedom of Information Requests and Peer Review Reports
Notice bibliographique
Résumé
In this commentary, we briefly assess the legal context of Freedom of Information (FOI) requests, such as the Canadian Freedom of Information and Protection of Privacy Act (FIPPA), within peer review. FOI/FIPPA requests to government institutions need to be carefully vetted, while the privacy of both the applicant and subject should be protected. FOIs related to misconduct are valid, but those that are based merely on inquisitiveness or that seek access to confidential emails and information, are contentious. We believe that access to “research material”, including emails, should be limited to misconduct investigations. In some countries, it is possible to request information from a government institution such as a public university, via FOI requests, about records at such institutions. FOI requests are associated with issues of accountability and transparency of government operations,1 but they may also encompass clauses regarding the protection of privacy, both of the applicant and of the subject of the FOI request, such as the FIPPA in each Canadian province, for example, in British Columbia (BC).2 FOI requests cover records that are only under the public body’s control and custody, such as the operation and administration of a governing body. Researchers who work at a public university conduct their own research, teach students, and spend time for service. These 3 functions result in records that belong to the researchers and are not the property of the public university, and so should be excluded from FOI requests to protect the researchers’ academic freedom and intellectual property. In academic […]
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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 | 0,399 | 0,765 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,033 |
| Communication savante | 0,053 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,057 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,034 |
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 ».