Government Cloud Computing Strategies:\nManagement of Information Risk and Impact on\nConcepts and Practices of Information Management
Notice bibliographique
Résumé
Research Problem\nThe objective of this research is to investigate the extent to which the government cloud computing\nstrategies of New Zealand, Australia, the United States, the United Kingdom, Canada and Ireland are\nsupported by defined processes for considering the information risks of shifting to cloud computing,\nand assessing the impact of these approaches on concepts and practices of information\nmanagement.\nMethodology\nThe study undertook a qualitative analysis of published policies, strategies and guidance documents\npublished by regulatory agencies within the target jurisdictions, investigating these documents for\nevidence of a process to assess and manage information risks.\nResults\nThe study provides an assessment of the adequacy of governments’ guidance frameworks in\npreparing government organisations to properly assess the risks, opportunities, and necessary\ncontrols for information in a cloud service.\nImplications\nThe gaps in guidance demonstrated by the study identify opportunities for a more rigorous\nassessments of the effectiveness of information management controls and privacy safeguards\nimplemented by government organisations, and points to characteristics which could be assessed\nagainst in more specific case studies.
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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 | 0,039 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,025 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».