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Enregistrement W4414987255 · doi:10.54932/zjfx8315

Federal-Provincial Data Interoperability and AI Adoption: Leveraging the Current Federal-Provincial Dynamic and Canada-EU AI Strategic Partnership

2025· report· en· W4414987255 sur OpenAlexaboutno aff
Alain Dudoit

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityPublic sectorCorporate governanceGovernment (linguistics)Digital transformationGeneral partnershipData governanceCoproductionService delivery framework

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is at a critical juncture where major economic challenges and geopolitical tensions and the required transformation of public services require a new way of managing and operating federal-provincial-territorial (FPT) relationships. At the heart of this transformation is the imperative to establish public sector data interoperability. This approach not only enables more efficient service delivery and the adoption of AI but also contributes to national productivity and digital sovereignty. At the centre of Canadian public sector governance and operations is the citizen, who is also the taxpayer (individual or business), consumer and end user of services provided by various levels of government: federal, provincial, territorial, and municipal. Citizens are entitled to continuous, efficient, safe, and reliable public services, regardless of jurisdiction. Meeting this expectation is a shared responsibility that no level of government can assume alone. The response requires a collaborative, whole-of-governments approach based on modern tools and coordinated strategies. Despite efforts, Canada’s intergovernmental relations remain hampered by fragmented and often outdated systems and a lack of cohesion in governance structures, which together prevent the scalable and adaptable use of data across jurisdictions. In response to these structural challenges and an increasingly unstable international environment, the current federal government has identified a set of strategic priorities that are inherently dependent on high-quality, integrated data systems: adapting to climate change, preparing for and managing crises, improving domestic trade; addressing housing and affordability; protecting our sovereignty; modernizing the public service; and accelerating AI-enabled innovation. This report highlights that barriers to interoperability are primarily political and institutional rather than technical. Drawing on international models such as the European Union’s Interoperable Europe Act and lessons learned from policy frameworks put in place by the United Kingdom, the G7 and California, the report proposes a Canadian path rooted in federated governance, modular agreements and data architectures based on trust, respect for jurisdictional responsibilities and individual rights. The report recommends two urgent measures: concluding an FPT agreement on data interoperability and creating a permanent FPT board on AI and interoperability. These initiatives are not mere technical adjustments: they are strategic and fundamental to any nation-building project. They respond to the Prime Minister’s call to identify projects with lasting benefits. The proposed FPT interoperability framework agreement aligns directly with the national interest designation criteria set out in Part 2 of Bill C-5, the Building Canada Act. It strengthens Canada’s autonomy, resilience, and security by supporting the sharing of cyber-resilient infrastructure and the coordination of emergency response capabilities. It also offers clear economic and institutional benefits by improving service delivery, facilitating labour mobility, and fostering conditions conducive to productivity growth through AI. This is not a marginal reform, but a fundamental change: a transformation of how governments collaborate, guided by the principles of transparency, subsidiarity, and shared objectives.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0190,009
Communication savante0,0330,010
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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