Bibliographic record
Abstract
Les big data , le datamining et le profilage, avec l’ensemble des applications d’aide à l’action individuelle et collective qui en découle, suscitent à juste titre des inquiétudes en ce qui concerne, d’une part la protection de la vie privée dans un environnement capteur des faits et gestes de chacun, d’autre part les formes de gouvernance de plus en plus informées par des algorithmes prédictifs. Sans négliger ces dangers, une position presque inverse sera ici défendue sous forme d’hypothèse : loin d’entraîner le déclin de l’autonomie individuelle, de soi comme personne singulière capable de réflexivité et en position de faire des choix autonomes, la confrontation renouvelée à une image personnelle purement quantitative et utilitaire (profil) peut conduire à un ressaisissement de soi visant à ce que les choix soient non plus seulement guidés par une logique narcissique, utilitaire et quantitative, mais tout autant par des principes de cohérence individuelle, éthiques et moraux qui, in fine , donnent du sens à la vie.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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 teacher head, 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".