Les enjeux de la réputation à l’ère du numérique
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Si la réputation prend aujourd’hui une importance de premier ordre pour les entreprises, c’est en grande partie en raison du développement de leur identité numérique, identité dont la singularité est d’être construite sur les traces et les perceptions existantes sur les réseaux numériques sans aucun héritage généalogique. Thierry Belleguic, Jérôme Coutard et Milad Doueihi (Université Laval de Québec) évoquent ici les enjeux, risques et défis associés à l’existence de cette identité numérique et expliquent comment celle-ci est consubstantielle à la traçabilité et à la e-réputation. A travers quelques exemples tirés du monde de l’entreprise autant que du champ politique, les auteurs concluent au besoin impérieux pour tout acteur présent numériquement de gérer et de veiller à son image sur la toile.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it