L’éthique à l’épreuve des nouvelles particularités et fonctions des informations personnelles
Bibliographic record
Abstract
Au fil du temps, les données personnelles semblent avoir changé de nature. Désormais, elles saisissent des éléments intrinsèques de la personne. Or, en même temps, elles paraissent échapper à la maîtrise de l’individu, et ce, à deux égards. Premièrement, la personne ne parvient pas à les appréhender intellectuellement. Deuxièmement, elle semble être dans l’impossibilité de les protéger juridiquement. Cette situation aboutit à une utilisation étendue et moins contrôlée des informations, utilisation dont le but est d’anticiper les besoins et comportements de l’individu. Ce dernier est enfermé dans un profil qui ne peut lui correspondre parfaitement, mais sur la base duquel sont pourtant prises des décisions à son égard. Un nouveau modèle se construit, automatisé et systématisé, dans lequel la personne est objectivée et réduite à un amas d’informations. L’éthique n’est alors plus vecteur d’équilibre et se fragilise au fur et à mesure de l’appréhension des informations personnelles.
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 | 0.015 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".