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Enregistrement W2990641251 · doi:10.5539/jpl.v12n4p93

Human Rights and Freedoms in the Digital Era: Problems and Perspectives of Their Establishment in the Eurasian Space

2019· article· en· W2990641251 sur OpenAlexvenueno aff
Mamychev Aleksei Yurievich, Mordovtsev Andrei Yurievich, Soloviev Oleg Vyacheslavovich, Gnatovskaya Elena Nikolaevna

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésLegislationPoliticsDigital transformationHuman rightsDigital RevolutionRivalryState (computer science)Fundamental rightsLaw and economicsProcess (computing)SociologyPolitical scienceLawComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article touches upon the process of transformation of a socio-political organization in the legal system, caused by integration of digital technologies and autonomous algorithmic systems. It is justified that the development of machine education and artificial intelligence systems can result in human suspension from taking important social and political decisions. Impermeability and fluidity of modern digital technologies provides hidden functioning mode of the latter, whilst their specificity is not included in the formulated agenda, creating and taking managerial decisions or planning everyday life activity. The article proves that the aftereffects of the fourth technological revolution claim for returning of the human rights standards, freedoms and legal interests as the leading form of a reference point in the global digital rivalry and in the development of certain social systems, also the necessity to establish a distinct system of human rights guarantee and human safety in the era of developing principally new digital relations is proved. Meanwhile, digital information legislation needs systematization and a strict consistent state.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,046
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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