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Enregistrement W4366090935 · doi:10.3920/978-90-8686-943-5_12

The privacy of the dead

2023· book-chapter· en· W4366090935 sur OpenAlexaff
Frédérick Bruneault, Andréane Sabourin Laflamme, Bart Wernaart

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePatient Dignity and Privacy
Établissements canadiensCégep André LaurendeauUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityAfterlifeRealisationInformation ethicsEnvironmental ethicsInternet privacySociologyEpistemologyPolitical scienceEngineering ethicsLawPhilosophyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are increasing numbers of products and services offered by the Digital Afterlife Industry that raise complicated questions about human dignity and the digital component of death. In most societies, we have refined moral and legal norms for how to treat someone’s remains showing respect for the person to whom it belonged. However, such norms are mostly absent when the treatment concerns someone’s digital remains. In particular, the approach to privacy issues has not been established. In this chapter, we explore how Information Ethics, as proposed by Luciano Floridi, can offer a meaningful framework to better understand the nature and importance of someone’s ‘informational body’. We will argue that Information Ethics as patient-oriented, ontocentric and e-nvironmental macro-ethics will lead to a radical rethinking of how to contribute to the realisation of human dignity in the digital afterlife. We briefly conclude with some thoughts on what this would mean for business ethics and law-making.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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