OER for Ethics and Computing Open Access Collection
Notice bibliographique
Résumé
Coverage of ethics and computing is proliferating at universities, at both undergraduate and graduate levels. This includes standalone courses, and incorporation of ethics into technical computer science and related courses. Most of these courses, particularly the standalone ones, make extensive use of recent media articles, papers, videos, and other resources about issues related to ethics and computing. Thousands of such media articles alone are published annually. There is enormous duplication of effort by people who are teaching these courses, as discovering these resources is not always an easy process. The Association for Computing Machinery (ACM) Task Force on Ethics and Computing Education has developed an initial categorized open access collection of the titles and links to articles and other resources related to ethics and computing. Each reference in the collection is categorized by the most relevant technical topic. The collection will be updated regularly using a mechanism whereby people can submit suggestions that will be vetted by individuals knowledgeable in the field. It will be publicized so that educators teaching ethics in computing courses and units will be aware of this collection and how to access it. Educators who find novel ways to use the repository also will be encouraged to submit their experiences to EngageCSEdu. This work is informed by [1], which describes a crowdsourced spreadsheet of tech ethics courses and syllabi, as well as a subsequent analysis of what is taught in these courses [2]. Our aim is to provide a sustainable, evolving set of resources for such courses within the context of EngageCSEdu. In addition, just before the final submission of this paper we became aware of Computing Ethics Narratives [3], an excellent and related collection of resources produced as part of a project funded by the Mozilla Responsible Computer Science Challenge. We are cooperating with the creators of this resource moving forward.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Science ouverte Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,015 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,410 | 0,377 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».