Sex after Technology: The Rhetoric of Health Monitoring Apps and the Reversal of <i>Roe v. Wade</i>
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of artificial intelligence technologies with the growth of Christo-fascist movements in the United States presents an alarming threat to women’s health, especially considering known privacy violations by the major players—all in the shadow of the US Supreme Court’s reversal of Roe v. Wade. These violations are ethotic; that is, they betray information that has been mined algorithmically to construct “user models,” bits and pieces of which are sold or otherwise circulated without true “user” consent or cooperation. Such models are best understood as algorithmic ethopoeia, mathematized representations of individuals charted as matrices of commodified categories for commercial trafficking, but also for politicians and law enforcement. Taking inspiration from abolitionist tools for resisting intersectional racism, and incorporating data feminism, we offer six categories of design heuristics to respect and maintain ethopoeic integrity, especially in the domain of women’s health in a post-Roe technological landscape, using a fundamental rhetorical concept to serve designers, as well as critics and activists.
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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 | 0,023 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,057 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».