Notice bibliographique
Résumé
What are data ethics? There is much chatter about personal data and the accompanying legislation that is in place to protect both it and us. Whether that is the European General Data Protection Regulation (GDPR); the Data Protection Act 2018 (UK); Canada's Digital Charter Implementation Act; or Japan's Act on Protection of Personal Information, our governments are taking the protection of our personal data seriously, and this can only be a good thing. While the USA doesn't have a data privacy law applicable to every American state, each state does have its own law, such as the California Consumer Act (CCPA) – which is important, as California has a larger population and annual GDP than a good number of countries. The USA also has data protection provisions in the Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996. This type of legislation isn't new, and regulations about how we could use personal data predate all of the above examples; however, we just weren't taking it seriously. It wasn't until the consequences and awareness of what was happening were raised that people seem to have woken up and decided that legislation regarding the collection, storage, processing and use of personal data needed to be taken seriously. What many people don't realise is that this type of legislation only ever and should only ever act as a last line of defence. We should be choosing to do the right thing because it's the right thing, not because we will be penalised if we don’t. This is where data ethics come in. There will be something of a circular discussion here, but it's important to understand the circle and why it exists. There is (unfortunately) example after example of why we need data ethics – or as we like to put it, of when good data turns bad, as in the following: • chatbots which have to be pulled from service after they start making racist comments based on biased data they have picked up; • blindly following artificial intelligence (AI) decisions without understanding the implications or biases behind them; • toys collecting data on our children. The consequences of these type of actions dictate the necessity for data ethics.
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 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 | 0,180 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,128 |
| Communication savante | 0,045 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».