Fake news : les bibliothécaires du Québec veulent faire partie de l’équation
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cette enquête présente les perceptions de la communauté des bibliothécaires professionnels du Québec face aux fake news et les initiatives que celle-ci a mis en place pour lutter contre la désinformation. Au moyen d’un questionnaire en ligne soumis durant l’été 2020, auquel 263 bibliothécaires provenant de divers milieux d’exercice ont répondu, la consultation révèle que la quasi-totalité des bibliothécaires se préoccupent de la présence des f ake news dans le paysage médiatique. Pour freiner les fake news , l’éducation aux médias et à l’information est une solution qui fait consensus, mais le recours aux lois reçoit un accueil mitigé. Grâce aux commentaires reçus, l’enquête met en lumière de nombreuses initiatives locales et nationales visant à sensibiliser la population aux dangers de la désinformation et lui donner des outils pour éviter de tomber dans le panneau. En conclusion, les auteurs encouragent les bibliothécaires à intervenir davantage sur la place publique, notamment en faisant valoir leur expertise, car celle-ci peut être utile à l’ensemble des citoyens.
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.040 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 it