Human rights responsibilities in the digital age states, companies and individuals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction / (Frďřic Bernard and Jean-Henry Morin, University of Geneva) -- I.Framing the debate 1.Digital Responsibility: a Multi-Stakeholder Challenge (Jean-Henry Morin, University of Geneva) -- 2. Who Cares about Privacy? Data as Unpaid Labour (Maurizio Ferraris, University of Turin) -- II.State responsibilities -- 3. Data Protection in Europe and Beyond (Sophie Kwasny, Council of Europe) -- 4. Perils of Data-Intensive Systems in the Philippines and Asia (Jamael A. Jacob, Data Protection Office of the Ateneo de Manila University and Foundation for Media Alternatives) -- 5. Harmful Effects of Artificial Intelligence and Automation (Marwa Fatafta, Transparency International) -- 6. Cybersecurity and Human Rights: Probing the Relationship (Devony Schmidt, Harvard, Vivek Krishnamurthy, University of Ottawa, and Amy Lehr, Center for Strategic and International Studies) III.Company responsibilities -- 7. Freedom of Peaceful Assembly and Association in the Digital Age (Jonathan Andrew, Geneva Academy of International Humanitarian Law and Human Rights) -- 8. Freedom to think and to hold a political opinion: digital threats to political participation in liberal democracies (Jřm̥e Duberry, University of Geneva) -- 9. Governing harmful speech online (Frďřic Bernard, University of Geneva, and Viera Pejchal, United Nations) IV.Individual responsibilities -- 10. Strategies for the Media against Hate Speech (Guido Keel, Zurich University of Applied Sciences) -- 11.Big Data and Citizen-Generated Data for Gender Equality and Health (Claudia Abreu Lopes, UN University, and Marcus Erridge, University of Coimbra) -- 12. The Impact of Digital Technologies on the Rights of the Child (Elizabeth Milovidov, Children's Rights Division, Council of Europe) -- Conclusion / (Frďřic Bernard and Jean-Henry Morin, University of Geneva)
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle