Les organisations : sentinelles aveugles de la sécurité des données personnelles ?
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dans le courant de l’année 2007, un agent public a envoyé un mail à un de ses homologues d’un pays sensible, sans se rendre compte qu’il avait associé au message quelques documents ultra-confidentiels en pièce-jointe. Cet exemple confirme deux tendances que Benoit Dupont dessinent dans son étude : l’administration publique est moins bien protégée que les entreprises tandis que la disparition d’informations dans les services gouvernementaux résulte davantage de l’erreur humaine que du piratage. L’auteur, en procédant à une analyse sectorielle du phénomène, nous révèle que la disparition de données personnelles touche de manière très différente chaque secteur d’activité. Il en conclut que chaque organisation doit procéder à une analyse précise de sa situation et suggère un éventail de techniques de prévention devant permettre aux entreprises de mieux sécuriser leurs données personnelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it