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Enregistrement W2926271414 · doi:10.29173/alr2547

A Call to Action: Moving Forward with the Governance of Artificial Intelligence in Canada

2019· article· en· W2926271414 sur OpenAlexafffundvenueabout
Aviv Gaon, Ian Stedman

Notice bibliographique

RevueAlberta Law Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Issues
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Research Foundation SingaporeNational Research FoundationStrongCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésAccountabilityCorporate governanceGovernment (linguistics)Action (physics)Key (lock)Public administrationWorld classBusinessEconomicsManagementPolitical scienceLawEngineeringComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Government of Canada has committed to accelerating the growth of the country’s world-class artificial intelligence (AI) sector. This emerging technology has the potential to impact nearly every segment of Canada’s economy, including national security, health care, and government services. To prepare for the key challenges and opportunities that AI will give rise to, we offer an innovative governance model for Canadian governments to adopt. This model recognizes the uncertainty ahead and prioritizes oversight and accountability while also encouraging a flexible policy-first approach. This approach fosters responsible AI innovation and supports Canada’s emergence as a leader in AI technology and governance.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0230,017
Communication savante0,0240,006
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0130,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,292 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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