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We propose a Bayesian approach to reasoning under uncertainty in on-line auditing of Statistical Databases. A Bayesian network addresses disclosures based on probabilistic inferences that can be drawn from released data. In particular, we deal with on-line max and min auditing. Moreover, we show how our model is able to deal with the implicit delivery of information that derives from denying the answer to a query and to manage user prior-knowledge.
Reasoning under Uncertainty in On-Line Auditing / Gerardo, Canfora; Cavallo, Bice. - ELETTRONICO. - 5262:(2008), pp. 257-269. (Intervento presentato al convegno Privacy in Statistical Databases UNESCO Chair in Data Privacy International Conference, PSD 2008, Istanbul, Turkey, September 24-26, 2008. Proceedings tenutosi a Istanbul, Turkey nel September 24-26, 2008) [10.1007/978-3-540-87471-3_22].
We propose a Bayesian approach to reasoning under uncertainty in on-line auditing of Statistical Databases. A Bayesian network addresses disclosures based on probabilistic inferences that can be drawn from released data. In particular, we deal with on-line max and min auditing. Moreover, we show how our model is able to deal with the implicit delivery of information that derives from denying the answer to a query and to manage user prior-knowledge.
Reasoning under Uncertainty in On-Line Auditing / Gerardo, Canfora; Cavallo, Bice. - ELETTRONICO. - 5262:(2008), pp. 257-269. (Intervento presentato al convegno Privacy in Statistical Databases UNESCO Chair in Data Privacy International Conference, PSD 2008, Istanbul, Turkey, September 24-26, 2008. Proceedings tenutosi a Istanbul, Turkey nel September 24-26, 2008) [10.1007/978-3-540-87471-3_22].
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
