Bibliographic record
Abstract
De plus en plus de personnes utilisent l'internet pour rechercher des informations sur la santé en raison de la facilité d'accès, de la diversité des choix et du caractère privé de ces sources d'information en ligne. Toutefois, la surveillance des sites web consacrés à la santé, qui s'appuie sur des technologies de suivi invasives, s'est accrue au fil du temps, conduisant à la collecte et à l'agrégation d'une grande quantité de données personnelles sur les utilisateurs. Nous avons échantillonné et analysé 22 sites web d'information sur la santé pertinents pour les résidents canadiens afin de détecter les niveaux de surveillance effectués sur ces sites ainsi que le degré de transparence de leurs pratiques de surveillance. Sur la base de travaux antérieurs et des résultats de notre analyse, nous avons élaboré un modèle permettant de classer les différents niveaux d'activités de surveillance sur les sites web consacrés à la santé. Nos résultats montrent que la plupart des sites web non commerciaux de l'échantillon contiennent des niveaux de suivi moins invasifs que les sites commerciaux. Cependant, seuls trois de ces 22 sites web sont totalement transparents quant à leurs activités de suivi, tandis que les 19 sites web restants ne contiennent pas de détails complets sur les personnes qui effectuent la surveillance sur ces sites et sur la manière dont elles le font. Nous avons ensuite mené une étude auprès de 20 utilisateurs d'Internet afin d'examiner la manière dont ils recherchent des informations sur la santé en ligne et leur connaissance des problèmes actuels de protection de la vie privée et des pratiques de surveillance. Nous avons découvert que la plupart des participants donnaient la priorité à l'accès aux informations sur la santé plutôt qu'à la protection de la vie privée, sauf lorsqu'il s'agit d'informations sur des pathologies sensibles. En outre, la plupart des participants ne prévoyaient pas de changer radicalement leur façon de naviguer en ligne, même après avoir reçu des informations correctes sur la surveillance, en invoquant leur présomption du caractère inoffensif du suivi des parties, leur conviction de la confidentialité de leurs stratégies de recherche actuelles ou leur réticence à accepter le suivi comme partie intégrante de leur expérience de recherche sur le web. Nous avons constaté que ces attitudes peuvent être liées soit à leur forte demande d'informations sur la santé causée par l'inaccessibilité des soins de santé, soit à leur compréhension imprécise des mécanismes de traçage - résultat de leur connaissance limitée des technologies de protection de la vie privée. Ces résultats éclairent la manière dont la surveillance est exercée sur les sites web consacrés à la santé des résidents canadiens, ainsi que la manière dont certains internautes canadiens recherchent des informations médicales en ligne et leur attitude à l'égard de la protection de la vie privée
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.023 | 0.091 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".