Rebuilding epistemic authority: strategic transparency and digital ethnography in policing and intelligence
Notice bibliographique
Résumé
In the post-truth era, policing and intelligence agencies face a dual crisis: navigating complex security threats while confronting a collapse in public trust and epistemic authority. When truth itself becomes contested, how can institutions tasked with safeguarding society maintain legitimacy and authority? This commentary argues that restoring legitimacy requires more than technological fixes or piecemeal procedural reforms. It demands a structural transformation in how institutions communicate, engage and sustain truth within democratic societies, where trust and truth are deeply co-dependent. Drawing on examples from the United States, Canada, Australia and the UK, the article introduces strategic transparency as a principled framework for balancing operational secrecy with public accountability. Furthermore, by developing new competencies such as digital ethnography, agencies can better understand and counter disinformation while reinforcing public trust. In an era where facts are contested and trust is fragile, strategic transparency offers a paradigm shift for rebuilding epistemic resilience and democratic legitimacy – ensuring that institutions not only defend national security but also serve as credible stewards of truth in a contested information environment.
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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 | 0,024 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,061 |
| Communication savante | 0,013 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».