Decentralism, AI, and Power Structures of Sustainable E-Governance: How Emerging Technologies Influence Global Social Justice Movements
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how decentralization and artificial intelligence (AI) are reshaping power relations in global social-justice movements. Drawing on interdisciplinary research from international relations, communication, and governance studies, it explores how digital infrastructures—from decentralized social networks and blockchain systems to platformized AI environments—redistribute and sometimes recentralize authority. AI extends surveillance, persuasion, and predictive control while enabling new forms of resistance, including algorithm-aware mobilization and multilingual coordination. Evidence shows that decentralization is not inherently emancipatory; power often re-accumulates at infrastructural chokepoints such as validators, relays, and platform administrators. Integrating insights from global case studies and North American policy frameworks, the article develops a four-pillar model addressing infrastructural power, communicative visibility, participation and data justice, and accountability for AI footprints and harms. It concludes that embedding transparency and participation in technology design is essential to ensure decentralization advances equity rather than hierarchy. This is the first interdisciplinary framework connecting decentralization, AI, Sustainable e-Governance, and power structures to global social-justice movements in international environments.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».