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Enregistrement W7133069832

Data Libera? Canada's Data Strategy and the Law of the Sea

2018· other· en· W7133069832 sur OpenAlexaboutno aff
Ariel Katz

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceControl (management)Information governanceData governanceGlobal governanceValue (mathematics)Big data
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay, part of “Data Strategy in the Digital Age—Special Report”, a collection of essays commissioned by the International Law Research Program at the Centre for International Governance Innovation (CIGI), exploring topics including the rationale for a data strategy, the role of a data strategy for Canadian industries, and policy considerations for domestic and international data governance. The essay notes that a major challenge in thinking about a national and international “data strategy” stems from the fundamental tensions between what information “wants” to be: free and shared, but also expensive, owned and controlled. Sometimes, information “wants” to be dangerous. Contemporary discourse around the governance of information often refer to data as “the new oil” or “the new gold”. These metaphors imply ownership and exclusive control and emphasize the money that can be made by those who control data—the private benefits that they might derive from its exploitation, not the aggregate value shared by society as a whole—while ignoring that much more is at stake. The essay suggests using a better metaphor: data as “the new sea.” Unlike oil or gold, but like the sea, data and information are non-rivalrous resources that can be used simultaneously by everyone without being diminished. Built around similar tensions between what the sea “wants to be”: free, shared and open; expensive and owned; empowering and dangerous; the law of the sea and its historical development provide a useful framework for thinking about the national and international governance of data.

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)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0220,034
Communication savante0,0320,013
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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