L’acceptabilité sociale de l’identité numérique chez les organisations québécoises : le cas du Service québécois d’identité numérique
Notice bibliographique
Résumé
Présenté comme le plus grand projet informatique du gouvernement du Québec, le Service québécois d’identité numérique (SQIN) vise le développement d’une identité numérique simple et sécuritaire pour l’ensemble de la population québécoise. D’apparence très technique, le SQIN n’échappe pas pour autant à la sphère sociopolitique. En effet, plusieurs enjeux d’acceptabilité sociale furent constatés. En ce sens, la présente recherche tente de mieux comprendre ces enjeux en cernant les facteurs ayant un impact sur le degré d’acceptabilité sociale des organisations intéressées par la question. À partir des entrevues menées, nous avons identifié que (1) la gestion du SQIN par le gouvernement (2), la technologie utilisée (3), les risques/bénéfices et finalement (4), les capacités du gouvernement et la place du privé représentent les facteurs identifiés exerçant une influence sur l’acceptabilité sociale du SQIN chez les organisations interrogées. Cependant, il importe de souligner que la gestion du SQIN par le gouvernement apparaît comme étant le facteur ayant la plus grande influence.
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 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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».