Canadian Freedom of Information Personnel: Views and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Though there is ample literature on freedom of information law, there is little information that considers the work of freedom of information [FOI] or access to information [ATI] coordinators and the challenges they face. It is even more concerning that no research of this kind has been done in Canada given federal, provincial, territorial, and municipal government commitments to FOI and ATI. Our research seeks to fill this gap. We interviewed nine FOI and ATI government personnel in Canada to explore the complexities of working in this field. We examine their responses to questions about the challenges in their work; the barriers that they encounter; their background and training; their goals; and their views on transparency and public administration. By interviewing those on the “front lines of records requests,” we not only gain insights into the realities of their work, but we also learn how FOI legislation and policies can be improved. These insights are particularly relevant in Manitoba, where the former Progressive Conservative government made many efforts to undermine the principles of FOI. These efforts include a refusal to respond to the Manitoba Ombudsman’s concerns and recommendations, which are, in part, informed by FOI personnel.
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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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,020 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».