Le projet du cadre de gouvernance de l’information de l’Assemblée nationale du Québec
Bibliographic record
Abstract
L’Assemblée nationale du Québec a adopté un cadre de gouvernance de l’information pour préserver et rendre accessible les ressources informationnelles. Ce cadre vise l’efficience organisationnelle, la transparence, l’innovation et la collaboration. Amorcé en 2021, le projet s’est concrétisé en 2023. L’adoption du cadre de gouvernance de l’information a été perçue comme un acte fort, reconnaissant l’information comme un actif stratégique. La gouvernance de l’information est vitale pour le bon fonctionnement et l’efficacité des institutions parlementaires ; elle définit les paramètres de la responsabilité et confère une légitimité aux yeux de la société civile. La réussite de sa mise en oeuvre reposera sur la collaboration, la transparence et l’engagement de tous, tout en tenant compte des nouvelles réalités technologiques. L’article souligne l’importance de la gouvernance de l’information dans les parlements et son évolution continue nécessitant la collaboration des parties prenantes.
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 | 0.008 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.017 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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".