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Enregistrement W2490662532 · doi:10.4018/978-1-59140-456-9.ch002

Ethics of Workplace Surveillance Games

2005· book-chapter· en· W2490662532 sur OpenAlexaff
Peter Danielson

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)PanopticonPublic relationsPower (physics)Engineering ethicsManagement sciencePolitical scienceKnowledge managementComputer scienceEngineeringPoliticsLawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many problems in the ethics of technology arise because our ethical conventions take time to adapt to our technology. Workplace surveillance is a good example. This chapter develops some of the ethical issues raised by surveillance technology in the workplace, using a framework of informal game theory. One leading approach to workplace surveillance, following Foucault’s Panopticon metaphor, emphasizes the power of employers over employees; another looks at unexpected consequences from a managerial perspective. Our analysis shows that both of these approaches have more structure than is often noticed, yielding new alternatives for ethical policy recommendation. On the one hand, even those under surveillance by the more powerful have options, and the equilibrium includes outcomes not preferred by the more powerful player. On the other, most surveillance systems have at least two equilibria. Here, ethics has an important role in helping agents choose and maintain socially better equilibria. A number of policy recommendations follow from this approach. This chapter deploys a framework of informal game theory to elucidate some of the ethical issues raised by surveillance technology in the workplace. We do not use “games” in our title to diminish the importance of the issues we discuss, but rather to highlight their interactive, strategic, and dynamic aspects. This chapter focuses on how alternatives are structured by new electronic workplace surveillance technologies, yielding new opportunities for ethics. This chapter extends the approach of Danielson (2002b) to support recommendations for policy in the workplace.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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