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Enregistrement W6998548670

Análisis sobre la importancia de resguardar la información empresarial a través de acuerdos de confidencialidad

2023· dissertation· es· W6998548670 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2023
Typedissertation
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las empresas se interrelacionan unas con otras a través del envío de información de carácter “confidencial” (en muchos casos), ello a efectos de que las partes tengan un conocimiento informado sobre la operación a concretar. Si bien por un lado se genera un conocimiento informado, por el otro, se podría estar generando riesgos legales en contra de la parte que suministra su propia información confidencial, toda vez que un tercero tendrá acceso a la misma y podrá utilizarla; el problema nace cuando dicha utilización se da con fines distintos a los que las partes inicialmente se representaron, pudiendo ocurrir que el tercero utilice dicha información para competir y sacar una ventaja comercial/económica respecto de la parte que suministró su información. En ese sentido, resulta importante generar resguardos que permitan mantener dicha información “confidencial” con absoluta reserva y que sea utilizada únicamente para el propósito por el cual se compartió. Bajo ese marco, surge la necesidad de que las partes antes de compartir su información confidencial suscriban acuerdos, contratos y/o convenios de confidencialidad que regulen de antemano, entre otros, (i) los alcances de la confidencialidad de la información, (ii) las limitaciones entorno al uso y acceso a la información confidencial, y (iii) el plazo por el cual sobrevivirán las obligaciones de confidencialidad respecto de la parte que recibió dicha información. A través de este instrumento legal las partes ya son conscientes de los derechos y obligaciones a su cargo; lo cual permite obtener algún nivel de seguridad, o en todo caso, por lo menos tener remedios jurídicos disponibles que se puedan aplicar a fin de salvaguardar la confidencialidad y/o resarcir el daño generado por el incumplimiento a las obligaciones de confidencialidad.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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