論文の概要: A multi-language toolkit for the semi-automated checking of research outputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02935v3
• Date: Tue, 26 Nov 2024 10:53:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:33:03.147797
• Title: A multi-language toolkit for the semi-automated checking of research outputs
• Title（参考訳）: 研究成果の半自動チェックのための多言語ツールキット
• Authors: Richard J. Preen, Maha Albashir, Simon Davy, Jim Smith,
• Abstract要約: 本稿では、セキュアなデータ環境におけるプライバシー開示のための研究出力(SACRO)の半自動チェックをサポートする、フリーでオープンソースのツールキットについて述べる。 SACROは、研究者が分析を行う際に、最も実践的な原理に基づく統計開示制御(SDC)技術を適用したフレームワークである。 このツールキットは、テーブル、プロット、統計モデルなどの出力を生成するよく知られた分析ツールの上に置かれる軽量のPythonパッケージで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44998333629984877
• License:
• Abstract: This article presents a free and open source toolkit that supports the semi-automated checking of research outputs (SACRO) for privacy disclosure within secure data environments. SACRO is a framework that applies best-practice principles-based statistical disclosure control (SDC) techniques on-the-fly as researchers conduct their analyses. SACRO is designed to assist human checkers rather than seeking to replace them as with current automated rules-based approaches. The toolkit is composed of a lightweight Python package that sits over well-known analysis tools that produce outputs such as tables, plots, and statistical models. This package adds functionality to (i) automatically identify potentially disclosive outputs against a range of commonly used disclosure tests; (ii) apply optional disclosure mitigation strategies as requested; (iii) report reasons for applying SDC; and (iv) produce simple summary documents trusted research environment staff can use to streamline their workflow and maintain auditable records. This creates an explicit change in the dynamics so that SDC is something done with researchers rather than to them, and enables more efficient communication with checkers. A graphical user interface supports human checkers by displaying the requested output and results of the checks in an immediately accessible format, highlighting identified issues, potential mitigation options, and tracking decisions made. The major analytical programming languages used by researchers (Python, R, and Stata) are supported by providing front-end packages that interface with the core Python back-end. Source code, packages, and documentation are available under MIT license at https://github.com/AI-SDC/ACRO
• Abstract（参考訳）: 本稿では、セキュアなデータ環境におけるプライバシー開示のための研究出力(SACRO)の半自動チェックをサポートする、フリーでオープンソースのツールキットについて述べる。 SACROは、研究者が分析を行う際に、最も実践的な原理に基づく統計開示制御(SDC)技術を適用したフレームワークである。 SACROは、現在の自動ルールベースのアプローチのように、人間のチェッカーを支援するように設計されている。 このツールキットは、テーブル、プロット、統計モデルなどの出力を生成するよく知られた分析ツールの上に置かれる軽量のPythonパッケージで構成されている。 このパッケージには機能が追加される。 i) 一般的に使用される開示試験の範囲に対する潜在的な開示出力を自動的に識別すること。 2 任意開示緩和策を請求通りに適用すること。 三) SDCの適用理由の報告及び (4)信頼性研究環境のスタッフは、ワークフローの合理化と監査可能な記録の維持に使用できる簡易な要約文書を作成する。 これにより、SDCは研究者によって行われるものではなく、研究者によって行われるもので、チェッカーとのより効率的なコミュニケーションを可能にする。 グラフィカルユーザインタフェースは、要求された出力とチェックの結果をすぐにアクセス可能な形式で表示し、特定された問題、潜在的な緩和オプション、決定の追跡をハイライトすることによって、ヒューマンチェッカーをサポートする。 研究者(Python、R、およびSta)が使用する主要な分析プログラミング言語は、コアPythonバックエンドとインターフェースするフロントエンドパッケージを提供することでサポートされている。 ソースコード、パッケージ、ドキュメントはMITライセンスでhttps://github.com/AI-SDC/ACROで入手できる。

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