Digitalization and Artificial Intelligence in Migration and Mobility: Transnational Implications of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Digitalization and artificial intelligence (AI) technologies in migration and mobility have incrementally expanded over recent years. Iterative approaches to AI deployment experienced a surge during 2020 and into 2021, largely due to COVID-19 forcing greater reliance on advanced digital technology to monitor, inform and respond to the pandemic. This paper critically examines the implications of intensifying digitalization and AI for migration and mobility systems for a post-COVID transnational context. First, it situates digitalization and AI in migration by analyzing its uptake throughout the Migration Cycle. Second, the article evaluates the current challenges and, opportunities to migrants and migration systems brought about by deepening digitalization due to COVID-19, finding that while these expanding technologies can bolster human rights and support international development, potential gains can and are being eroded because of design, development and implementation aspects. Through a critical review of available literature on the subject, this paper argues that recent changes brought about by COVID-19 highlight that computational advances need to incorporate human rights throughout design and development stages, extending well beyond technical feasibility. This also extends beyond tech company references to inclusivity and transparency and requires analysis of systemic risks to migration and mobility regimes arising from advances in AI and related technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».