Notice bibliographique
Résumé

 
 
 Four key events are addressed in this briefing note. Key event one is the announcement in April and May of 2017 with the launch of two supercomputers in Canada (Graham at University of Waterloo; Cedar at Simon Fraser University) and a third (Niagara at The University of Toronto) using Compute Canada’s Resources Allocation (Compute Canada, 2018a). Key event two is the announcement that Huawei Canada is building Graham’s operating system (Feldman, 2017). Key event three entails CSIS being warned by the US Senators (Rep. Sen Marco Rubio and Dem. Sen Mark Warner) about the possibility of China and Russia spying on Canada. Key event four, the United States has reportedly banned sales of Huawei products on US military bases (Bronskill, 2018; Collins, 2018).
 This briefing note is particularly relevant as Compute Canada is now preparing for 2019 resource allocation; there may be a raised/elevated security risk of economic espionage intellectual property theft and abusing education access privileges which need to be considered (SFU Innovates Staff, 2018).
 
 
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →2 modèles sur 3 ont qualifié ce travail de métarecherche. Ce travail est contesté : il se situe à la frontière empirique du domaine, et son statut dépend du modèle interrogé. C'est l'un des 51 travaux du dossier des désaccords.
Briefing note assessing espionage and security threats to Compute Canada's national supercomputing infrastructure; object is the governance of Canadian research infrastructure, though it sits on the T2/T3 boundary as a policy briefing.
The briefing analyzes security risks and responses involving Canadian research supercomputing infrastructure.
Policy briefing on security threats to Canadian research supercomputers, relevant to the research ecosystem but not analytic metaresearch.
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».