Montréal, le Québec, le Canada : numérique à quel point ?
Notice bibliographique
Résumé
Intelligence artificielle, 5G, véhicules autonomes, réalité augmentée… L’accélération des nouveaux usages du numérique est continue depuis la première bulle internet de la fin des années 1990. Dans le cadre de notre activité de laboratoire d’idées (think tank) sur la transition écologique et sobre en carbone, il nous paraît donc important de déterminer si les technologies de l’information et de la communication (TIC) seront un frein ou un atout pour décarboner l’économie et limiter l’impact sur les écosystèmes d’une manière générale. Nous avons lancé en avril 2020 le projet "DiagnosTIC" pour quantifier ces impacts. Nous souhaitons nous limiter à une étendue locale (Québec, Canada), de nombreux rapports publics sur les impacts mondiaux du numérique ayant déjà fleuris dans les dernières années, avec entre autres l’étude de GreenIT ou les 3 rapports Lean ICT de l’ONG française The Shift Project.<br> Pour pouvoir mener cette étude locale, il nous est apparu essentiel dans un premier temps de dresser le portrait le plus fidèle possible des TIC au Québec et au Canada : cartographier le numérique dans cette zone géographique, caractériser les différents aspects des TIC utilisées et les mettre en perspective selon les régions pour donner une vue d’ensemble de l’intensité de la présence de ces technologies au niveau provincial et fédéral.<br> Ce rapport est donc la première étape du projet "DiagnosTIC" mené par Les Shifters Montréal, et ne vise aucunement à être exhaustif dans son état des lieux des TIC. Il pourra par contre servir de référence pour quiconque souhaite accéder à des informations quantitatives ou générales sur la question, mais aussi de recueil bibliographique (autres rapports, études, articles, etc.) présentant de nombreuses sources récentes.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».