Notice bibliographique
Résumé
Benjamin Prud’homme is the Vice-President, Policy, Society and Global Affairs at Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute, one of the largest academic communities dedicated to AI. At the time this text was written, he was the Executive Director of the AI for Humanity department at Mila. Previously, he was a litigator in human rights, constitutional, and family law until his 2018 appointment as policy advisor to the Minister of Justice of Canada. In 2019, he became the advisor to the Minister of Foreign Affairs of Canada on matters of human rights and multilateral relations, a position he occupied until joining Mila. His work and publications focus on the role of human rights in the international governance of AI, the inclusion of marginalized individuals and communities in the life cycle of AI systems, and the epistemology of interdisciplinarity. An expert for the United Nations Broadband Commission’s Working Group on AI Capacity Building, he sits on the Advisory Board of Sustainability in the Digital Age (a think tank) and the Board of Directors of the Canadian Civil Liberties Association.
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,053 | 0,057 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».