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Enregistrement W4394695815 · doi:10.3917/rmi.209.0081

La gouvernance des informations numériques personnelles au Canada : Qui devrait gouverner ?

2024· article· fr· W4394695815 sur OpenAlexaffabout
Sébastien Gaudreault, Raef Gouiaa

Notice bibliographique

RevueRevue Management & Innovation · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les organisations prennent de plus en plus conscience que les données sont plus qu’une résultante des processus d’affaires et les voient davantage comme un actif et un facteur clé de succès. Ces dernières années, grâce aux avancées réalisées dans des domaines comme l’intelligence artificielle et les analyses prédictives, on utilise les données de manière beaucoup plus intensive et dans un contexte qui n’est pas nécessairement celui pour lequel les données ont été collectées. Les données provenant de différentes sources sont collectées et croisées pour générer de la valeur. La gouvernance devient alors essentielle pour s’assurer de la protection des données, notamment personnelles, et de leur bonne utilisation. La présente étude vise principalement deux objectifs. Premièrement, statuer sur qui devrait gouverner la gestion des données numérisées personnelles et deuxièmement, proposer, sur la base des objectifs recherchés par l’encadrement de la gestion des données numérisées personnelles, des recommandations de modification au niveau de la gestion des données numériques personnelles. Notre recherche a un intérêt académique et pratique. Répondant à une question d’actualité au Québec et au Canada, elle veut élargir le champ des connaissances en matière de gestion des données numériques personnelles. Plus spécifiquement et au niveau académique, cette recherche permettra de proposer des recommandations qui pourraient un jour faire l’objet d’une loi visant à établir de meilleures pratiques dans l’industrie. Au niveau pratique, nous formulons des recommandations pour modifier les lois actuelles canadiennes afin d’établir une balance entre les besoins des entreprises privée et publique et ceux du public et des consommateurs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0150,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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