Rendre à César ce qui lui appartient : l’utile hypothèse d’un droit moral des données
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.
Notice bibliographique
Résumé
Je propose d’explorer dans cet article en quoi l’hypothese d’un droit moral des donnees creees par l’internaute peut contribuer a l’actuelle reflexion sur la regulation des donnees massives et de l’intelligence artificielle. C’est donc d’un article prospectif qu’il s’agit ici, puisque je cherche a proposer une solution pertinente au defaut d’agentivite de l’internaute quant aux manifestations de sa vie en ligne, defaut dont les nombreuses consequences negatives ont ete largement presentees ces dernieres annees (manipulations electorales, bulles de filtre, campagnes de persecution, ciblages economiques, voire poursuites judiciaires mal fondees). En tant que composante extrapatrimoniale du droit d’auteur, le droit moral se scinde en differentes branches, que la loi canadienne sur le droit d’auteur synthetise en deux points principaux : un droit d’attribution (ou d’anonymisation) et un droit a l’integrite de l’oeuvre. Applicable aux donnees grâce au regime de la compilation, ce duo offre des perspectives non negligeables pour enrichir le debat sur la regulation des donnees et de l’intelligence artificielle.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 découle