Grille de réflexivité sur les enjeux éthiques des systèmes d’intelligence artificielle (SIA)
Bibliographic record
Abstract
Des membres de la communauté scientifique de l’Obvia ont élaboré une grille de réflexivité portant sur les enjeux éthiques des systèmes d’intelligence artificielle (SIA) et construite à partir des 10 principes qui composent la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle. Se présentant sous la forme d’un questionnaire avec réponses ouvertes, cette grille a été conçue pour accompagner les membres des équipes qui font la conception, l’opérationnalisation et la gestion de SIA dans la prise en compte des enjeux éthiques découlant du développement et de l’utilisation de ces nouvelles technologies. S’inscrivant dans une perspective de recherche participative et visant le développement d’outils éthiques utiles aux praticiennes et praticiens, cette grille se veut en évolution constante à la lumière des besoins et de l’expérience des acteurs et des actrices susceptibles de l’utiliser.
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 | 0.079 | 0.082 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".