La diplomatie à l’heure de la science des données : réflexions stratégiques et perspectives.
Bibliographic record
Abstract
Les révolutions numériques des dernières décennies ont transformé la façon dont les gouvernements et organisations internationales prennent leurs décisions en matière de politiques publiques. La science des données est devenue une des composantes essentielles de la diplomatie moderne, permettant aux gouvernements de prendre des décisions éclairées et de mieux comprendre les enjeux internationaux. Ce rapport explore le pivot vers la diplomatie des données aux États-Unis, au Japon, à Singapour, en Allemagne et en France et explicite la façon dont l’analyse de données utilisant des méthodes d’intelligence artificielle offre de nouveaux outils d’aide à la décision et représente un avantage significatif pour l’action diplomatique. La diplomatie des données peut aider à comprendre les tendances économiques, les flux de commerce, les investissements étrangers, les réglementations et les politiques commerciales, tout comme elle peut aider à comprendre les tendances et les défis environnementaux communs, les politiques et les pratiques de développement durable et d'identifier les domaines d'engagement et de coopération bilatérale. Autant de moyens pouvant améliorer la force de frappe diplomatique du Québec à l’étranger.
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 | 0.050 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.047 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.028 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.008 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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; 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".