Ethical Aspects of Measuring Intelligence: Towards Competence and Fairness
Notice bibliographique
Résumé
The article is focused on the problem of intelligence measurement, with an emphasis on the ethical aspects of developing and using tests. The history of intelligence measurement provides a variety of examples, problematic from an ethical point of view, which have repeatedly led to negative consequences for both individuals and entire communities. The purpose of this article is to describe current ethical issues in the field of intelligence measurement, their background and historical examples. We discuss the ethical issues in terms of: (1) global approaches to operationalizing intelligence; 2) possible human rights violations resulting from the use of intelligence tests; 3) the fairness of intelligence tests for different groups of respondents; and 4) assessment of test quality in test selection. These issues are examined through the prism of the ethical principles of psychologists, such as respect, honesty, competence, and responsibility. Despite the extensive history of measuring intelligence and research in this area, ethical issues raised decades ago have not lost their relevance. Since ethical questions often do not have clear-cut answers, we believe that engaging in discussions about ethical issues in intelligence testing and exploring potential solutions is itself important and warranted. The content and conclusions of this article may be useful for both researchers and practitioners to make informed decisions in the context of intelligence measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».