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這些資訊具有高度可信性且動態性,每年由主題專家小組提供更新。依靠這些獨立數據,我們可以不斷迭代自己的模型,並為每個可以存取敏感資料的人提供一套內建的風險最小化準則。這些數據也能讓維基媒體基金會了解政府或其他各方,針對維基媒體社群成員在平台上的行為(如編輯和閱讀)所採取行動的相對風險。在可能的情況下,我們將兩個分相加平均,再從100中減去,來得到一個綜合風險評分,其中0表示最不可能,100表示​​最有可能因社群成員在平台上的行為對其採取行動。
這些資訊具有高度可信性且動態性,每年由主題專家小組提供更新。依靠這些獨立數據,我們可以不斷迭代自己的模型,並為每個可以存取敏感資料的人提供一套內建的風險最小化準則。這些數據也能讓維基媒體基金會了解政府或其他各方,針對維基媒體社群成員在平台上的行為(如編輯和閱讀)所採取行動的相對風險。在可能的情況下,我們將兩個分相加平均,再從100中減去,來得到一個綜合風險評分,其中0表示最不可能,100表示​​最有可能因社群成員在平台上的行為對其採取行動。

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Message definition (Legal:Country and Territory Protection List)
These signals are highly-credible and dynamic, with updates every year provided by panels of subject matter experts. Relying on this independent data allows our own models to iterate and provides every person with access to sensitive data with a built-in set of guidelines around risk minimization. They also give the Wikimedia Foundation a sense of the relative risk of government or other parties' actions against Wikimedia community members for their on-platform behaviors (e.g. editing and reading). Where possible, we average the two scores together and subtract them from 100 to get a composite risk score, where 0 is the least likely and 100 is the most likely to take action against community members for on-platform behavior.

這些資訊具有高度可信性且動態性,每年由主題專家小組提供更新。依靠這些獨立數據,我們可以不斷迭代自己的模型,並為每個可以存取敏感資料的人提供一套內建的風險最小化準則。這些數據也能讓維基媒體基金會了解政府或其他各方,針對維基媒體社群成員在平台上的行為(如編輯和閱讀)所採取行動的相對風險。在可能的情況下,我們將兩個分數相加平均,再從100中減去,來得到一個綜合風險評分,其中0表示最不可能,100表示​​最有可能因社群成員在平台上的行為對其採取行動。