Twitter ou l'avènement d'un « Frankenstein 2.0 » ? L'impact des géants de la technologie sur la société et le poids des gouvernements face aux dérives technologiques
Bibliographic record
Abstract
Résumé Depuis l'annonce du rachat de Twitter par Elon Musk, les risques quant à l'avenir du réseau social laissent entrevoir l'avènement d'un « Frankenstein 2.0 » – une notion qui fait référence aux grandes entreprises de technologie dont le contrôle échappe à leurs créateurs. Derrière cet événement se pose la question des dérives technologiques et de leurs impacts sur la société. C'est une occasion pour les gouvernements et en particulier celui du Canada, qui encourage l'ouverture des données et les politiques en faveur des technologies, de redéfinir les règles du jeu. En ce sens, quelques recommandations sont proposées en vue de consolider l'encadrement normatif des technologies au Canada. La loi sur l'intelligence artificielle et les données (LIAD), actuellement en discussion au sein du Parlement, devrait en effet aller plus loin concernant la transparence des systèmes automatisés et renforcer ses exigences en matière de gouvernance des données « algorithmiques ».
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".