Strengthening democracy: The capacity of AI-powered insights for enhancing policy deliberation and transparency
Notice bibliographique
Résumé
The global decline in democratic governance suggests that more innovative approaches are required if civic engagement in the process of policy development is to be enhanced or maintained. This research explores the role of generative artificial intelligence and natural language processing in this context through a case study of three Canadian parliamentary Bills: Bill C-12 (Canada Net-Zero Emissions Accountability Act), Bill S-211 (Fighting Against Forced Child Labour in Supply Chains Act), and Bill C-18 (Online News Act). Using Python-based tools and OpenAI’s 4o-mini, this study analyses transcripts of parliamentary debates to extract key argumentative themes and to generate policy recommendations. AI-generated recommendations are then compared with the actual content of the Bills, identifying areas of alignment, complementarity, and divergence. The findings demonstrate AI's potential to provide an analytical lens on legislative processes, surfacing underemphasised arguments and revealing alternative policy dimensions; aspects often absent in final legislation. Ultimately, this study underscores AI's capacity to augment, rather than replace, traditional governance methods, offering a pathway to strengthen the quality and transparency of democratic deliberation.
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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 | 0,030 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,039 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».