Notice bibliographique
Résumé
This article examines the “digital welfare state” historically, presently, and into the future, with a focus on what artificial intelligence means for welfare surveillance. Drawing on scholarship about the development of bureaucracy, the welfare state, and automation, as well as specific examples from the Netherlands, I argue that problems posed by artificial intelligence in public administration are often misplaced or misattributed and that the societal challenges we can expect to encounter in welfare surveillance are more likely to be historically familiar than technologically novel. New technologies do provide some new capabilities, which explains the uptake of algorithmic tools in welfare fraud investigation and the use of chatbots in assisting with welfare applications. Algorithmic systems are also increasingly subject to “audits” and regulations that mandate accountability. However, many of the key issues in the automation of the welfare state are the same as identified in scholarship that long precedes the current hype around artificial intelligence. These issues include a persistent suspicion of welfare recipients to justify surveillance as a form of fraud identification, opaque decision-making, and punitive measures directed against marginalized groups, enacting harm and reproducing inequalities.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».