Notice bibliographique
Résumé
Alice is reading a novel on her computer in the comfort of her home drinking a piña colada. Her husband John, on the other hand, is grabbing his morning cup of coffee at his favorite café while looking at his Facebook account. Alice’s webcam is on and John feels at ease using the café’s public WiFi. Then, suddenly, Alice gets an advertisement about Caribbean drinks. She is a bit perplexed. As for John, he receives an email from his boss asking why he is not at work and another from Facebook alerting him of suspicious activities on his account. He is irritated. They both thought their privacy was safe. There are a multitude of threats looming on the horizon from profiling, identity theft, and mass surveillance to depriving babies of their right to privacy before being born. Before diving into the dangers and how to eliminate or at least mitigate threats, let us understand the concept of privacy. To do so, we go back to the origins in order to comprehend its evolution throughout history. At each period, privacy practices adapt to the time-specific context. Not only that, but the historical context can have long-lasting implications for centuries to come. We then explain the situation today with the impacts on the individual and society. Finally, we draw some conclusions about the future of privacy.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,015 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».