L’évaluation du coût financier du numérique dans l’administration publique canadienne
Bibliographic record
Abstract
L’administration publique, comme toutes les sphères des sociétés occidentales, s’est tranquillement, mais résolument, engagée dans l’ère numérique. Au cours des trente dernières années, elle s’est informatisée, puis réseautée. De nombreuses études se sont penchées sur ce phénomène ; elles font ressortir les avantages du numérique en rendant plus efficace l’offre de programmes et de services ou en permettant une meilleure communication avec les citoyens. Or, aucune étude ne s’est véritablement attardée au coût que représente le passage de l’administration publique à l’ère numérique. Dans cette note de recherche, nous dressons un portrait sommaire du coût financier que représente le numérique dans l’administration publique canadienne et émettons des hypothèses pour nos recherches et analyses ultérieures. La méthode que nous mettons de l’avant permet de comprendre le coût qu’a entraîné le passage à l’ère numérique pour l’administration publique canadienne.
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 | 0.019 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 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".