Conception de procédures de gestion des données techniques : le cas de l’Agence Spatiale Canadienne
Bibliographic record
Abstract
Geneviève Michaud de l'Agence spatiale canadienne.Merci de m'avoir accueilli au sein de votre équipe, de m'avoir accompagné dans mes moindres déplacements à l'Agence et merci pour les nombreuses rencontres qui m'ont permis de mieux comprendre la problématique à laquelle vous êtes confrontés, l'environnement dans lequel vous évoluez et qui ont grandement alimenté ma réflexion.Je tiens aussi à remercier toutes les personnes rencontrées en entrevue pour leur ouverture et pour le temps qu'ils m'ont accordé.J'espère que ces rencontres ont été aussi bénéfiques pour eux qu'elles l'ont été pour moi.Merci à M. Martin Trépanier d'avoir accepté de présider mon jury.Je tiens finalement à offrir mes plus sincères remerciements à M. Mario Bourgault, mon directeur de recherche, pour sa disponibilité, son encadrement et surtout ses judicieux conseils qui m'ont permis de mener à terme cette maîtrise.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.026 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".