Navigating the Privacy Landscape: Harmonizing Legislative and Public Sector Approaches in the Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,062 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,064 | 0,060 |
| Communication savante | 0,043 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».