L’indice de fragilité numérique : les données comme levier pour comprendre les exclus du numérique
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
De nombreux outils ont été développés pour évaluer le niveau de compétences numériques des personnes et limiter les risques d’exclusion, mais aucun d’entre eux ne prend véritablement en compte la dimension territoriale de ce problème. L’indice de fragilité numérique présenté dans cet article répond à cette lacune. Il a été développé par l’Agence nouvelle des solidarités actives (Ansa), en partenariat avec la Mednum et l’Incub-O, incubateur du secrétariat générale aux Affaires régionales (Sgar) de la Préfecture d’Occitanie. Il sert à établir un diagnostic à l’échelle d’un territoire, permettant de concevoir des stratégies d’inclusion numériques fédératrices et efficaces. Cet article présente quelques-unes des nombreuses initiatives développées pour mettre en œuvre et améliorer l’indice de fragilité numérique.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 it