1er Café de bioéthique « Le citoyen et ses objets connectés : qu’advient-il de ses données? »
Bibliographic record
Abstract
Ce compte-rendu résume les échanges tenus lors du 1 er Café de bioéthique de 2019, qui a porté sur le thème : « Le citoyen et ses objets connectés : qu’advient-il de ses données? » Trois experts panélistes et un public de 70 personnes ont participé à cette rencontre. La discussion a notamment précisé les avantages que peuvent avoir les objets connectés, tels qu’une autonomisation et une responsabilisation des individus, mais a aussi mis en lumière certains risques comme une hypernormativité ou encore la question d’obtention d’un consentement valide. Des pistes de solution et de réglementation ont été proposées par le public et les experts. Cette rencontre s’inscrit dans une série de trois Cafés de bioéthique tenue à Montréal et à Québec sur le sujet de l’éthique, de la santé et des données.
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 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 | 0.024 | 0.130 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.004 | 0.031 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".