Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mounting concerns about the potential for unethical uses, the incorporation of bias, and the risks associated with an unregulated artificial intelligence (AI) environment have led to growing support for common policies, principles, and regulation. Achieving consensus on both the governance of AI and the substance of potential policies or principles remains elusive, however. Many countries have introduced AI strategies and policies, but their approach often differs, ranging from market-led, self-regulated models to government-led initiatives featuring intensive market intervention. This chapter brings the challenge of a global AI regulatory consensus into sharp relief by surveying approaches found around the world. It begins with a review of the Canadian approach to date. While Canada has been actively engaged in AI policy development and demonstrated a clear commitment to prioritizing both the economic opportunities offered by AI and the need for an appropriate forward-looking policy response, the Canadian AI policy model remains at best a work-in-progress. The chapter continues by examining the three most notable approaches: the less prescriptive, market-led approach in the United States, the government-led system in the People’s Republic of China, and the hybrid approach that seeks to combine regulation and self-regulatory principles in the European Union. The chapter represents a spotlight of policy initiatives at a moment in time, but the trends are unmistakable, pointing to a broad spectrum of approaches that will be difficult to reconcile if the goal is to develop binding, enforceable rules that extend beyond high-level principles with little legal weight.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle