La gouvernance des données en droit civil québécois : comment (re)concilier protection et exploitation des données personnelles ?
Bibliographic record
Abstract
Alors que les projets de mutualisation des données dans divers secteurs – incluant ceux de la santé – se multiplient au Québec, la question de leur encadrement juridique se pose avec acuité. En effet, comment garantir que cette forme d’exploitation collective des données ne se traduise pas en bout de ligne par une augmentation de l’atteinte aux droits et intérêts des personnes physiques ? Comment éviter que ces modes d'exploitation des données, souvent portés par des considérations d'intérêt général, ne s'enlisent davantage dans la défiance et l’inacceptabilité sociale alors qu'en dépend l'innovation économique et sociale ? Dès lors, ce texte a pour objet de présenter la fiducie de données comme structure juridique de gouvernance des données et d’exposer en quoi cet outil émergent s’avère pertinent dans le contexte de projets de mutualisation 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 | 0.005 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".