Enjeux d'application du Plan culturel numérique du Québec : Le réseau des agentes et agents de développement numérique (RADN), un régime de gouvernance collaborative qui s'ignore ?
Notice bibliographique
Résumé
Le Ministère de la Culture et des Communications (MCC) a lancé le Plan culturel numérique du Québec (PCNQ) en 2014, il y aura bientôt 10 ans. L’objectif de cette initiative est, et demeure, de permettre au milieu culturel de tirer profit des nouvelles pratiques numériques, en soutenant notamment la formation professionnelle et le développement de la littératie numérique. Pour y contribuer, le MCC lance en 2019 une mesure qui finance l’embauche d’agentes et d’agents de développement numérique (ADN) au sein des associations et regroupements artistiques et crée le réseau des ADN (RADN). Le RADN, présente plusieurs caractéristiques d’un régime de gouvernance collaborative (RGC), entre autres celui du partage d’expertises (Emerson et Nabatchi, 2015, Ansell et Gash, 2007). Notre étude cherche à valider qu’il s’agit bien d’un cadre de gouvernance qui lui correspond et en quoi une application plus systématique de ce cadriciel lui bénéficierait. Nous tenterons de démontrer que le RADN est un RGC qui joue un rôle important dans l’ancrage et l’application des politiques numériques du MCC. Nous complétons cet essai par diverses observations qui enrichissent le cadriciel des RGC, à l’aune de théories du management public.
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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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.
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 ».