MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411542049 · doi:10.1162/99608f92.dc58eb7a

Navigating the Privacy Landscape: Harmonizing Legislative and Public Sector Approaches in the Canadian Context

2025· article· en· W4411542049 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHarvard Data Science Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislatureContext (archaeology)Public sectorPolitical sciencePublic relationsInternet privacyPublic administrationGeographyComputer scienceLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conceptualization and operationalization of privacy protection are continuously evolving in response to advances in technology and shifts in societal values. This paper addresses a tripartite set of concerns linked to the Canadian context from the perspective of Statistics Canada: essential criteria for privacy protection models from a methodological standpoint, prevailing societal attitudes toward privacy, and potential policy frameworks to address these concerns. In the Canadian milieu, policy makers and advocates from various horizons increasingly request greater engagement as well as participative public policy dialogues on privacy protection, especially within the context of how it is applied within the Canadian National Statistical System. This paper undertakes a critical examination of evolving governance and privacy protection regimes at Statistics Canada, with a focus on where citizen engagement and policy discussions have gained notable traction. The objective is to catalyze academic and civil society discourses based on Statistics Canada’s experiences, aiming to better align the nuanced requirements of privacy protection with the practical demands of various stakeholders.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,000
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 Opus0,357
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,047 · 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