Framing Ethical e-Governance: A Plaidoyer for a Human-Rights based Digital Democracy Approach
Notice bibliographique
Résumé
As digital platforms increasingly influence public policy and governance, integrating human rights into digital tools becomes crucial for maintaining transparency, accountability, and inclusivity. The proposed framework focuses on ethical design principles, participatory governance models, accountability mechanisms, capacity building, and continuous evaluation to ensure that digital tools promote public participation and safeguard individual rights. The implementation of the proposed human-rights based approach involves developing ethical artificial intelligence (AI) guidelines, institutionalising public consultation platforms, creating independent oversight bodies, and establishing educational programs to enhance digital literacy. This paper highlights the significant advantages of a human-rights based approach, including enhanced trust and legitimacy in digital governance, improved inclusivity, and strengthened policy responsiveness. However, challenges such as resource allocation, stakeholder resistance, and the rapid pace of technological change require innovative solutions and continuous adaptation. Future research directions are suggested to validate the effectiveness of the proposed framework and explore its adaptability across different cultural and political contexts. Empirical studies are particularly called for to assess the real-world impact of these initiatives and refine the integration of human rights into digital governance practices. By systematically incorporating human rights into ethical e-governance, this framework not only aims to protect against potential abuses but also to leverage digital tools as enablers of a more democratic, just, and participatory governance environment. This approach underscores the transformative potential of ethical e-governance, where technology serves the public good and enhances the democratic fabric of society.
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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 | 0,025 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,064 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».