Government by Algorithms at the Light of Freedom of Information Regimes: A Case-by-Case Approach on ADM Systems within Public Education Sector
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
Abstract: What the Houston Court qualified as "mysterious 'black box' impervious to challenge" was in practice a sophisticated software of many layers of calculations, which rated teachers' effectiveness to make employment decisions. In the European Union, a system as such would fall under the Proposal for AI Regulation of 2021, which qualifies AI models in education and vocational training as "high-risk" systems. Automated decision-making systems (ADM systems), AI-driven or not, are being increasingly used by governments in public education for different purposes, such as handling applications for undergraduate admission or profiling students and teachers to assess their performance. Across cases and jurisdictions, there is growing evidence of how the use of ADM systems in the education sector is becoming quite problematic: arbitrary assignment of teaching posts in mobility procedures, undue barriers to access undergraduate studies, and frequent lack of transparency in their implementation and decisions. This Article discusses how Freedom of Information Act (FOIA) regimes may contribute to rendering governments' ADM systems (AI-driven or not) accountable. The analysis of the FOIA cases (Parcoursoup saga in France, MIUR in Italy, and Ofqual in the United Kingdom) shows to what extent decisions granting access to the source code, functional and technical specifications, or third-party audits allow public scrutiny of ADM systems, detection of their pathologies, and better understanding of their adverse impacts on rights and freedoms, individual or collective. This Article also addresses the constitutional value of the right of access to public records (Parcoursup), and the importance of proactive and mandatory public dissemination to ensure traceability, transparency, and accountability of the ADM systems for FOIA purposes. In this sense, some legal initiatives across jurisdictions (Canada, France, Spain, United States, European Union) enhancing transparency and accountability of algorithmic systems will be examined.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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