Les nouvelles technologies de surveillance et de contrôle : un défi éthique
Bibliographic record
Abstract
La surveillance de masse peut être considérée comme un trait caractéristique des sociétés modernes. Son importance n’a d’égal que les moyens mis en place pour recueillir et amasser des renseignements. Parmi ces moyens, les nouvelles technologies de surveillance et de contrôle et surtout les manières de les déployer soulèvent un certain nombre d’enjeux éthiques qui, en avril 2008, ont fait l’objet d’un avis de la Commission de l’éthique de la science et de la technologie : Viser un juste équilibre : un regard éthique sur les nouvelles technologies de surveillance et de contrôle à des fins de sécurité́. S’appuyant sur cette réflexion, cet article a pour objectif de montrer en quoi le déploiement des nouvelles technologies de surveillance et de contrôle constituera un défi pour la réflexion éthique dans la prochaine décennie. Les grandes lignes de l’avis et les technologies qui y sont abordées sont brièvement présentées.
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 | 0.058 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.008 | 0.011 |
| 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".