Addressing the Black Box of AI—A Model and Research Agenda on the Co-constitution of Aging and Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Algorithmic technologies and (large) data infrastructures, often referred to as Artificial Intelligence (AI), have received increasing attention from gerontological research in the last decade. Although there is much literature that dissects and explores the development, application, and evaluation of AI relevant to gerontology, this study makes a novel contribution by critically engaging with the theorizing in this growing field of research. We observe that gerontology's engagement with AI is shaped by an interventionist logic that situates AI as a black box for gerontological research. We demonstrate how this black box logic has neglected many aspects of AI as a research topic for gerontology and discuss three classical concepts in gerontology to show how they can be used to open various black boxes of aging and AI in the areas: (a) the datafication of aging, (b) the political economy of AI and aging, and (c) everyday engagements and embodiments of AI in later life. In the final chapter, we propose a model of the co-constitution of aging and AI that makes theoretical propositions to study the relational terrain between aging and AI and hence aims to open the black box of AI in gerontology beyond interventionist logic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».