Internet comme ressource commune : des questions pour une éthique des ordinateurs et technologies de l’information
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques décennies, des réflexions éthiques sont menées sur les problèmes posés par les nouveaux réseaux de communication et d’information, avec comme élément clé l’ordinateur comme moteur et cadre de la transformation contemporaine à cet égard. Comme nous le rappelons, il est habituel d’aborder ce vaste domaine par sous-chantiers, avec des chapitres spécifiques sur la vie privée, etc. ; mais du même coup, en fonction de la complexité des enjeux, il devient clair que c’est l’ensemble de notre perspective sur ces questions qui doit être modifiée, on ne peut se contenter d’une approche encyclopédique y allant par secteurs successifs. Le but de l’article est de montrer en quoi le cadre développé par Elinor Ostrom (prix Nobel 2009 en économie), appelé Institutional Analysis and Development, est susceptible de nous fournir des outils pertinents pour traiter les questions d’éthique qui se posent à l’heure des réseaux, même si ce modèle a des limites que nous mentionnerons. Ce qui suppose de présenter cette approche en soulignant son secteur initial d’émergence, la gouvernance des ressources naturelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.035 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".