Navigating the limits: electoral management bodies and the struggle against disinformation and foreign interference
Notice bibliographique
Résumé
The problem of disinformation and foreign interference in elections has increased significantly in recent years. It creates an uneven playing field that hinders fair competition and informed voting. Electoral disinformation manifests itself in two ways: partisan and procedural. Partisan disinformation targets candidates and voters with false information to influence their voting preferences. In contrast, procedural disinformation seeks to disenfranchise voters or undermine the electoral process. Foreign interference in elections can be defined as any attempt to influence the outcome of an election in another country. Have Electoral Management Bodies (EMBs) implemented effective countermeasures to mitigate these risks? The answer is complex, but no. They face institutional, legal and technical constraints that limit their actions. First, EMBs cannot change electoral laws to make them more resilient against the threat of disinformation and foreign electoral interference. Second, disinformation is usually not criminal and falls outside most legislation, making prosecution difficult. Foreign interference falls beyond national jurisdiction. Third, the actions that EMBs can take are limited by their obligations to be fair and impartial. Fourth, while enhancing content curation on social media platforms would be beneficial, EMBs lack the authority to enforce such measures, and these platforms exercise limited control over the content that is published.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,027 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».