Numérisation des services publics : les enjeux éthiques de la redéfinition du rapport citoyen – administration
Bibliographic record
Abstract
Les outils numériques modifient la relation entre la population et l’administration. Leur déploiement ne saurait donc se faire sans que les conditions d’une communication riche de sens ne soient examinées. Car si la dématérialisation permet de créer des dynamiques d’interactivité et de fluidifier certaines démarches administratives (par la réduction des délais notamment), la généralisation de l’intermédiation numérique est toutefois éthiquement sensible : la neutralisation de la parole vive et l’abolition d’une communication directe peuvent même contribuer à éloigner citoyens et administrations. Dès lors, à l’heure où nombre de services publics se numérisent, quels en sont les impacts pour les citoyennes et citoyens ? Une telle question est d’autant plus vive que ces services touchent aux droits et devoirs : leur accessibilité est essentielle pour garantir un accès égal à la citoyenneté. Quels sont, par ailleurs, les effets de la distance sur la qualité des échanges interpersonnels avec les citoyens et citoyennes ? Un autre enjeu éthique important qui intervient dans cet article consiste à souligner que si les technologies numériques accélèrent le temps, l’acte même de communiquer ne se réduit jamais à un simple échange d’informations. Mais comment aborder la transformation numérique sereinement, de manière plus éthiquement et socialement souhaitable ? Quels impératifs en matière de responsabilité et de reconnaissance devraient persister dans la reconfiguration numérique des services publics ?
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 | 0.018 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".