Notice bibliographique
Résumé
Goudey and Bonnin provide an important demonstration of our willingness to accept robots regardless of the degree to which they look like us. This comment seeks to expand their insights in two ways. First, by broadening our conception of what constitutes a robot, I argue that we have already accepted many non-humanoid robots, and that even robotic entities without a visual presence can be compelling and engaging. Second, I suggest expanding the original paper’s psychological treatment of category ambiguity through the anthropological treatment of Mary Douglas. Douglas suggests that category ambiguity is abhorrent because things perceived to transgress categorical boundaries challenge our cultural beliefs and social order. In the case of robots, the beliefs that are challenged are our basic understandings of what makes humans unique and privileged in the world. As machines grow more and more capable, by some accounts they threaten to eclipse and even supplant the human race. I identify several behavioral and ethical research issues that are imperative if we are to deal with and prepare for such possibilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».