Le droit à l'oubli numérique : approche comparative franco-canadienne
Bibliographic record
Abstract
Je tiens tout d'abord à exprimer ma gratitude à mes directeurs de recherche, Madame Julie Groffe et Monsieur Marc Lacoursière.Je les remercie de m'avoir accordé de leur temps, mais aussi pour leurs précieux conseils qui m'ont guidé tout au long de ce travail de recherche.Je souhaite ensuite adresser mes remerciements les plus sincères à Madame le Professeur Alexandre Bensamoun qui m'a donné la chance d'intégrer cette formation d'exception.Je remercie tendrement mes parents, pour leur soutien et leur encouragement inconditionnels tout au long de mes études.Merci de m'avoir permis de réaliser des études que j'aimais et merci pour ces nombreuses relectures.Merci également à mon frère et à mes grands-parents.Je remercie également mes camarades du Master 2 PIFTN, en particulier mes colocataires dont l'amitié m'est chère, pour leur soutien et leur bienveillance.Découvrir le Québec avec vous aura été une belle aventure.Merci aussi à mes amis pour leurs soutiens et leurs encouragements.Enfin, je remercie Sébastien pour son soutien et sa présence malgré la distance.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 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; 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".