Bibliographic record
Abstract
Cet article illustre les difficultés inhérentes au processus démocratique à partir des résultats d’une consultation tenue à l’Université Laval, dans le cadre de la nomination d’un doyen. Lors de ce scrutin, les votants devaient en principe ordonner tous les candidats, au nombre de quatre. La compilation des résultats s’avérait donc un exercice d’agrégation des ordres (préférences) individuels en ordre (préférence) collectif. L’article emprunte abondamment à la littérature sur la théorie des choix sociaux et constitue en quelque sorte un survol partiel de cette dernière. Il montre d’abord comment des résultats, en apparence si clairs selon la règle de la pluralité, peuvent venir en contradiction avec le principe de la majorité préconisé par Condorcet. Ce dernier veut qu’un candidat, que la majorité des votants placent avant un autre, se retrouve également avant ce dernier dans l’ordre collectif. L’article présente ensuite les procédures de vote pondéré, les plus connues étant celles de la pluralité et de Borda. Il discute des possibilités de manipulation de ces procédures selon le système de pondération choisi. Pour revenir au principe de Condorcet, son application à toutes les paires de candidats peut malheureusement donner des cycles dans les préférences collectives. C’est le fameux paradoxe de Condorcet. Plusieurs méthodes ont été proposées pour briser ces cycles. L’article présente la méthode dite du maximum de vraisemblance comme celle qui se rapproche davantage de l’esprit du principe de Condorcet. Plusieurs exemples sont fournis tout au long de l’article.
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How this classification was reachedexpand
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.005 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".