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Enregistrement W4399337810 · doi:10.61737/cfrt3613

État de la situation sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique - 2024

2024· report· fr· W4399337810 sur OpenAlexaff
Lyse Langlois, Martin Cousineau, Marie-Pierre Gagnon, Chris Isaac Larnder, Nadia Naffi, Julie Garneau, Christian Lévesque, Colette Brin, Véronique Guèvremont, Christophe Abrassart, Stéphane Roche, Vincent Gautrais, Anne-Sophie Hulin, Allison Marchildon, Bryn Williams–Jones, Marianne Ozkan, Alexandre Castonguay, Aude Motulsky, Maxime Sasseville, Viviane Vallerand, Otilia Holgado, Normand Roy, Nathalie Glais, Bruno Poëllhuber, Ann-Louise Davidson, Valéry Psyché, Janvier Jn Ngnoulaye, Christian Desîlets, Laurence Lachapelle-Bégin, Arnold Magdelaine, Elaine Mosconi, Julie Voisin, Didier Paquelin, Isabelle Roberge‐Maltais, Benoît Payette, Charlotte Tessier, Johanne Chanca, Florent Begue, Alexandre Gourret, William Auclair, Antoine Boudreau LeBlanc, Gabrielle Verreault, Félix-Arnaud Morin Bertrand

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensUniversité TÉLUQConcordia UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeJohn Abbott College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'État de la situation sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique fait état des connaissances actuelles sur les impacts sociétaux de l'IA et du numérique, structurées autour des sept axes de recherche de l'Obvia : santé, éducation, travail et emploi, éthique et gouvernance, droit, arts et médias, et transition socio-écologique. Hypertrucages, désinformation, empreinte environnementale, droit d'auteur, évolution des conditions de travail… Le document recense les grandes questions de recherche soulevées par le déploiement progressif de ces nouvelles technologies, auxquelles viennent s'ajouter des cas d'usages et de pistes d'action. Il s'impose ainsi comme un outil complet et indispensable pour accompagner la prise de décision dans tous les secteurs bouleversés par ces changements.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,006

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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