Incitatifs à la recherche et au développement en matière d’intelligence artificielle au Canada et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Au cours de la prochaine décennie, l’avenir du travail sera façonné par une nouvelle force complètement nouvelle : une « révolution de l’intelligence », axée non seulement sur l’automatisation accrue des processus de fabrication, mais sur un changement notable engendré par l’apprentissage-machine et une puissance de calcul impressionnante pouvant même rivaliser avec les capacités humaines. Ces changements transformeront la nature de l’emploi et pourront même avoir une incidence sur les tâches que nous réalisons de façon automatique depuis plusieurs années. Nul besoin de préciser que cette transformation ne pourra s’opérer sans un investissement majeur dans l’intelligence artificielle (IA) des entreprises afin que celles-ci puissent demeurer concurrentielles dans un contexte de mondialisation. L’auteure présente les principaux incitatifs fiscaux ainsi que leviers financiers les plus couramment considérés par les entreprises québécoises désireuses d’investir en IA.
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 | 0.028 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".