Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Depuis le début de leur histoire, les assureurs sont réputés utiliser des données pour classer et tarifer les risques. A ce titre, ils ont été assez tôt confrontés aux problèmes d'équité et de discrimination associées aux données. Pourtant, si cette question est récurrente, elle connait un regain d'importance avec l'accès à des données de plus en plus granulaires, massives et comportementales. Nous verrons ici comment les biais de l'apprentissage machine en assurance renouvellent ou transforment ce questionnement pour rendre compte des technologies et des préoccupations sociétales actuelles : paradoxalement, alors que la plupart de ces biais ne sont pas nouveaux, la recherche d'une équité pour les contrer, elle, se transforme.
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.
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 | 0.035 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
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 it