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Enregistrement W2529544987 · doi:10.7202/1067655ar

LA CONVENTION SUR LA PROTECTION ET LA PROMOTION DE LA DIVERSITÉ DES EXPRESSIONS CULTURELLES DE L’ORGANISATION DES NATIONS UNIES POUR L’ÉDUCATION, LA SCIENCE ET LA CULTURE FACE AUX ENJEUX ET DÉFIS DU NUMÉRIQUE

2020· article· fr· W2529544987 sur OpenAlexaffvenueabout
Michèle Rioux, Destiny Tchéhouali

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Convention sur la protection et la promotion de la diversité des expressions culturelles (CDEC) de l’Organisation des Nations unies pour l’éducation, la science et la culture (UNESCO) fait face à d’importants enjeux et défis posés par l’environnement numérique qui a beaucoup évolué une décennie après l’adoption de cet instrument juridique international. Ce texte analyse comment les parties à la Convention se sont mobilisées au cours des dernières années autour de la question de l’impact du numérique sur l’application de la CDEC. Il met particulièrement en lumière la stratégie de sensibilisation et le plaidoyer mené par la France, le Québec et le Canada tant sur la scène internationale (notamment à l’UNESCO) qu’aux niveaux nationaux et locaux, pour une meilleure adaptation des politiques et mesures visant la protection et la promotion de la diversité des expressions culturelles à l’ère du numérique. Notre analyse conclut sur les apports potentiels de l’adoption d’une directive opérationnelle transversale sur le numérique pour une mise en oeuvre plus efficace de la CDEC dans l’environnement numérique et ouvre une réflexion sur le processus de renouvellement des politiques publiques et de renforcement de la coopération internationale en matière de culture dans un contexte de mondialisation culturelle couplée à un développement technologique effréné.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,015
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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