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Record W2497413849 · doi:10.7202/1028618ar

SAGÉE : un développement informatique adapté aux besoins en gestion de l’information de la Direction des évaluations environnementales

2015· article· fr· W2497413849 on OpenAlexvenueaboutno aff
Yves Rochon

Bibliographic record

VenueDocumentation et bibliothèques · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental and Social Impact Assessments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceComputer scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au ministère des Communications du gouvernement du Québec, on a développé une solution originale pour assister les chargés de projets dans l’analyse et le repérage d’une information abondante et de nature essentiellement textuelle. Le système d’aide à la gestion des évaluations environnementales (SAGÉE) s’appuie sur une combinaison d’approches et de technologies (micro-informatique, système expert, hypertexte, bases de données textuelles et bases de données documentaires, entre autres). Ces solutions répondent à la multiplicité des besoins exprimés et aux caractéristiques des données à gérer. Les systèmes développés sont présentés dans un tableau synoptique qui indique également les investissements techniques et humains consentis ainsi que les bénéfices retirés. Des explications sont fournies sur le Système d’information sur les dossiers de la Direction des évaluations environnementales (SIDDÉE), sur la bibliothèque électronique des documents produits par la Direction, sur la base de données EVALEN destinée à faciliter l’accès aux documents techniques et scientifiques, sur le système d’analyse de textes par ordinateur SATO et finalement sur le système d’aide à l’élaboration de la directive. De nombreux tableaux illustrent le propos.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.449
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.022
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.319 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2015
Admission routes2
Has abstractyes

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