La cyberdiplomatie canadienne, le cas de la 5G
Bibliographic record
Abstract
La transformation numérique et l’interconnectivité accrue font de la cybersécurité un enjeu de sécurité nationale. Les États doivent adopter une approche internationale de la cybersécurité due à la nature transnationale du cyberespace. Celui-ci relève du commun global et les États ne peuvent pas le revendiquer ou y exercer leur souveraineté. Or, les limites du droit international et les difficultés d’attribution créent une dissonance entre la nature contestataire du cyberespace et les principes traditionnels de la société internationale. Ainsi, pour assurer leur sécurité dans le contexte international tendu et dématérialisé d’aujourd’hui, plusieurs États, dont le Canada, développent une approche internationale stratégique en matière de cybersécurité et utilisent la cyberdiplomatie pour sécuriser leurs intérêts nationaux. Afin d’éclairer cette spécialisation cybernétique qui se développe en politique étrangère, ce mémoire propose une étude approfondie de la cyberdiplomatie canadienne. Elle s'appuiera, d'une part, sur l’analyse des orientations et des activités cyberdiplomatiques du Canada de 2010 à 2024, et d’autre part, sur l’étude de cas de l’intégration des technologies de télécommunication de cinquième génération (5G) au Canada. Ce cas d'étude, stratégiquement important, permet de mieux comprendre le rôle et la contribution de la cyberdiplomatie sur un enjeu qui entraine des répercussions sur la gouvernance de la cybersécurité et les relations cyberdiplomatiques au Canada.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.004 |
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".