Standards for the control of algorithmic bias in the Canadian administrative context
Notice bibliographique
Résumé
Governments around the world use machine learning in automated decision-making systems for a broad range of functions, including the administration and delivery of healthcare services, education, housing benefits; for surveillance; and, within policing and criminal justice systems. Algorithmic bias in machine learning can result in automated decisions that produce disparate impact, compromising Charter guarantees of substantive equality. The regulatory landscape for automated decision-making, in Canada and across the world, is far from settled. Legislative and policy models are emerging, and the role of standards is evolving to support regulatory objectives. This thesis seeks to answer the question: what standards should be applied to machine learning to mitigate disparate impact in automated decision-making? While acknowledging the contributions of leading standards development organizations, I argue that the rationale for standards must come from the law, and that implementing such standards would help not only to reduce future complaints, but more importantly would proactively enable human rights protections for those subject to automated decision-making. Drawing from the principles of administrative law, and the Supreme Court of Canada’s substantive equality decision in Fraser v. Canada (Attorney General), this research derives a proposed standards framework that includes: standards to mitigate the creation of biased predictions; standards for the evaluation of predictions; and, standards for the measurement of disparity in predictions. Recommendations are provided for implementing the proposed standards framework in the context of Canada’s Directive on Automated Decision-Making.
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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 | 0,094 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,030 |
| Communication savante | 0,026 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».