ECPIA: Environnement de calcul pan-canadien pour l'intelligence artificielle - 2025 DRI Connect poster
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Poster created for DRI Connect 2025 (French version). --- C’est en réponse aux besoins actuels et émergents de la communauté scientifique canadienne en matière d’IA que l’initiative de l’Environnement de calcul pancanadien pour l’IA (ECPIA) a vu le jour dans le cadre de la phase 2 de la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle, et ce en vue de développer une infrastructure nationale d’IA spécialisée, et doter celle-ci des ressources de calcul et des services connexes précis. L’initiative ECPIA est une collaboration sous la houlette d’une coalition composée de l’Alliance, du Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR), des Instituts d’IA nationaux du Canada (Amii, Mila et l’Institut Vecteur), des organismes régionaux de calcul informatique de pointe (CIP), ainsi que de Calcul Québec, et bénéficiant de l’infrastructure clé et de l’expertise technique de l’Université Laval, de l’Université de l’Alberta et de l’Université de Toronto. Cette approche collaborative a été conçue pour s’assurer que tous les organismes, y compris la communauté de recherche canadienne, jouent un rôle clé dans les efforts d’approvisionnement, de gouvernance et de surveillance continus liés à l’infrastructure d’IA nationale.
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.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.015 |
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 it