Algorithmic Discrimination in Europe: Challenges and Opportunities for Gender Equality and Non-Discrimination Law
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
The rapid development and increasing use of artificial intelligence and algorithmic applications have raised many concerns relating to algorithms’ propensity to discriminate. Algorithmic discrimination can arise from various sources and at various stages of software design and it risks endangering one of the most fundamental rights guaranteed by EU law: the right to gender equality and non-discrimination. This thematic report identifies the main legal challenges arising from algorithmic discrimination at both national and EU level. It assesses whether the current gender equality and non-discrimination legislative framework in place in the EU and at the national level adequately captures algorithmic discrimination. It maps out the gaps and weaknesses that arise from the interaction between the specific types of discrimination produced by algorithmic decision-making systems on the one hand and the particular material and personal scope of existing legislative frameworks on the other. This thematic report also examines which legal solutions, policy measures and good practices the EU and the national member states have adopted to address these gaps and weaknesses. In short, this thematic report investigates how the issue of algorithmic discrimination is framed, addressed and redressed in the EU, with a particular focus on gender equality.<br/><br/>Thematic Report coordinated by the European Network of legal experts in gender equality and non-discrimination
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,000 |
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.
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