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Enregistrement W7077142640 · doi:10.18420/muc2025-mci-ws05-350

Why do They Need to Know I Spotted a Pothole? Privacy Issues in Canadian Municipal Problem Reporting Websites

2025· article· en· W7077142640 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGesellschaft für Informatik (GI) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation privacyPrivacy policyPersonally identifiable informationPhonePrivacy softwarePrivacy by DesignNeed to knowPrivacy protection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Users act as valuable ``citizen sensors'' by reporting issues in public spaces enabling cities to address infrastructure problems in a timely manner. Municipal web sites are one method for collecting such reports, and they often ask for personal information such as name, phone number, and address in addition to reports. Together with common practices such as third party connections and the use of cookies, there is a serious potential for privacy loss, which should be addressed via a clear privacy policy. We examined 14 Canadian Municipal Problem reporting web sites considering issues like what information is required to report, third party connections, and privacy policies. We checked third party connections by sampling the web traffic sent when reporting a pot hole. One city did not provide a privacy policy. The coverage of the remaining 13 varied substantially. For example, five out of 14 cities required personal information to submit a report, but only one had a privacy policy that comprehensively addresses what happens to that data. All city websites contact more third parties during pothole reporting than are covered in their privacy policy. Such clear gaps in privacy policies might negatively affect citizens' trust in the platforms.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0160,006
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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