DiagnosTIC : L'impact environnemental du numérique au Québec et au Canada
Bibliographic record
Abstract
Ceci est le deuxième rapport du projet « diagnosTIC », faisant suite à notre état des lieux sur le numérique au Québec et au Canada. L’étendue géographique n’est plus centrée sur la ville de Montréal, mais s’étend au Canada au complet, tout en transposant les chiffres à l’échelle du Québec. Les impacts des technologies de l’information et de la communication (TIC) sont aussi calculés pour le monde entier, car le numérique est intrinsèquement mondialisé, et cela fournit un cadre de comparaison pour les chiffres nationaux. Le but est de quantifier le numérique à ces trois niveaux, en présentant des métriques environnementales (émissions de GES, épuisement des ressources …), mais aussi d’autres indicateurs pertinents, comme l’énergie utilisée ou la quantité d’appareils par exemple. C’est la première fois à notre connaissance qu’un tel inventaire est réalisé à l’échelle du Canada ou du Québec, et vient compléter les rapports déjà publiés pour l’échelle mondiale , ou pour le cas de la France par exemple.
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 | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
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".