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Enregistrement W3127647499 · doi:10.33621/jdsr.v2i3.53

Coproduction, Ethics and Artificial Intelligence: A Perspective from Cultural Anthropology

2020· article· en· W3127647499 sur OpenAlex
Leah Govia

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Digital Social Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésSociotechnical systemSociologyCoproductionContext (archaeology)ScholarshipSensationalismEpistemologySocial sciencePolitical scienceMedia studiesLawKnowledge managementComputer scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past five years, artificial intelligence (AI) has been endorsed as the technical underpinning of innovation. Sensationalist representations of AI have also been accompanied by assumptions of technological determinism that distract from the ordinary, sometimes unassuming consequences of interaction with its systems and processes. Drawing on scholarship from cultural anthropology, along with science and technology studies (STS), this paper examines coproduction in a Canadian AI research and development context. Through interview responses and field observations it presents sites of sociotechnical entanglement and ethical discussion to highlight potential spaces of mediation for anthropological practice. Emerging themes from the experiences of AI specialists include the negotiability of technology, an ethics of the everyday and critical collaboration. Together this returns to an initial approach into a situated understanding of artificial intelligence, negotiating with broad, sensationalist perspectives and the more commonplace, backgrounded cases of narrow research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,543
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,049 · 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