MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2565173659

The Robot as Cub Reporter: Law's Emerging Role in Cognitive Journalism

2016· article· en· W2565173659 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJournalismPersonhoodLegitimacyHuman cloningSociologyCitizen journalismStorytellingLawPolitical sciencePublic relationsNarrative
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\n\t\t\t\t\tToday's journalist is immersed in news production that no longer treats robot-written news as a mere reference tool. Major news corporations are reshaping the journalism business to reflect the increasingly dominant role of algorithms and its consequent decrease in human curation. With data so integral to today's news storytelling and the arrival of machines that are learning to 'sense, think and act' like their creators, we are called to deliberate on the legitimacy of law to address human risks and responsibilities when humans are harmed physically, socially, financially or professionally. This paper argues that we are entering the age of cognitive journalism that affects the legal personhood question and examines policy initiatives on both sides of the Atlantic for legal norms to inform a law for machines that learn from mistakes and teach other machines. Legal issues raised by driverless cars, human cloning, drones and nanotechnology are examined for what they can offer to an emerging law of the robot. The paper concludes with a call for research that will bring a more nuanced understanding of the legitimate place of law in cognitive journalism.\n\t\t\t\t

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · 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