Translating Law and Code in Government: Algorithmic Decisions and Their Legal Effects in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes the translation of law into computer code and the use of automated decision-making systems in government to make legal distinctions. Specifically, how are algorithmic decisions tied to law, and what happens when legal effects are mediated through technologies? The sociology of translation and Bruno Latour's theory of law, as elaborated by Kyle McGee, provides the means to study associations between law and technology. I trace how the force of law can be extended when mediated through computer systems and analyze the associations of law and technology in Canada's government, through projects exemplifying the shift to "code-driven law." These include the translation of "rules-as-code," and several of the sociotechnical systems governing Canada's borders, demonstrating how design choices in government digital services inevitably shape the outcomes of public policy and can have legal effects. While Latour's legal scholarship avoided traditional questions of legitimacy, a key consideration for automated government systems is how legitimacy is constructed and contested. For rules-as-code, legitimate algorithmic outcomes should be traceable to law, but existing government systems commonly maintain legitimacy by identifying a human actor "in-the-loop" as the ultimate decision-maker, thereby obscuring how thoroughly imbricated human and algorithmic agency are in contemporary governance.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,029 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».