Living in Algorithmic Governance: A Study in the Digital Governance of Social Assistance in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this dissertation is to examine the impact of the digital governance of social assistance in Ontario via a new software program, Social Assistance Management System (SAMS).I wanted to know what it feels like to be governed by a software program.This study was designed to address that question.SAMS represents a hybrid of traditional methods of regimenting welfare assistance and a newer high-tech version.I reveal a critical shift in governance practice with SAMS, as the system governs welfare recipients into a particular mode of productive subjectivity in a manner that eliminates the flexibility that was available in previous systems to address specific needs and situations.Despite the wealth and depth of research in surveillance studies about the potential impact of data mining, creation of data doubles, loss of privacy, and concerns about algorithms that replicate some of the worst biases about people in poverty, there is an absence of clear empirical research into or evidence of actual programs and how they work.We need a better understanding of the impact of delegated governance and algorithmic culture in the delivery of social services.Scholars posit that algorithms now govern and dictate the flow of information in many important ways, yet this is often not supported by empirical research and rarely involves interviews or focus groups with people from marginalized communities who are caught up in these algorithms, and without the option to opt out.This dissertation reveals what it feels like to be governed at a distance through a welfare algorithm.To explore this, I interviewed welfare recipients and caseworkers dealing with a software program that has removed much of their professional autonomy and discretion.Drawing from these in-depth interviews, including interviews with two software
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».