Notice bibliographique
Résumé
On a warm summer day at the end of August 2018, Ontario Premier Doug Ford’s office issued a press release announcing, “Ontario’s Government for the People is delivering on its promise to uphold free speech on every Ontario publicly-funded university and college campus.”1 An accompanying “Backgrounder” spelled out the details.2 Although this policy seems progressive on its face, it is actually anything but. That said, it may have the unintended but beneficial effect of bringing Ontario universities under the Canadian Charter of Rights and Freedoms.3 More about that later. First, the problems. * Distinguished Visiting Scholar and Director, Centre for Free Expression. Faculty of Communications & Design, Ryerson University.1 Office of the Premier, News Release: “Ontario Protects Free Speech on Campuses: Mandates Universities and Colleges to Introduce Free Speech Policy by January 1, 2019” (30 August 2018), online: Government of Ontario [Office of the Premier, “Ontario Protects”].2 See Office of the Premier, Backgrounder “Upholding Free Speech on Ontario’s University and College Campuses” (30 August 2018), online: Government of Ontario [Office of the Premier, “Upholding Free Speech”].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,009 |
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 ».