La protection du consommateur à l'ère du marketing intelligent : une approche comparative France-Québec
Bibliographic record
Abstract
La publicité et le marketing, autrefois connus comme étant des moyens pour les entreprises de faire connaître leurs produits aux consommateurs, sont sournoisement devenus des armes de consommation massives ciblant le consommateur au meilleur moment pour modifier son comportement d'achat.Grâce aux technologies émergentes, comme l'intelligence artificielle, et à la multiplication des moyens pour recueillir massivement des informations sur le consommateur, les entreprises ont su créer une nouvelle forme de marketing : le marketing intelligent.Cette nouvelle méthode qui couple les données massives aux nouvelles techniques d'apprentissage machine permet aux commerçants d'en connaître plus sur le consommateur qu'il n'en connaît sur lui-même.Armées de nouvelles techniques issues de l'intelligence artificielle, les entreprises sont en mesure de cibler de manière précise les consommateurs afin de personnaliser l'offre de manière unique.Grâce aux nouvelles technologies, le marketing opère un changement de paradigme vers une pratique individualisée.Le consommateur ne devient-il pas alors plus vulnérable à ces pratiques ciblées et à leur omniprésence dans le marché ?iii
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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 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".