Projets de loi fédéral C-10 et C-11 - Loi sur la diffusion continue en ligne
Bibliographic record
Abstract
Depuis la dernière révision de la Loi sur la radiodiffusion, en 1991, le développement rapide d’internet et des technologies numériques ont eu d’importantes répercussions sur la radiodiffusion traditionnelle au Canada. En outre, en 2020, le secteur des médias est en crise, le milieu culturel a été fragilisé par la pandémie et les géants du web (GAFAM) ont déjà la mainmise sur ce que les Canadiens peuvent ou non visionner sur leurs plateformes. Les transformations induites par l’importance du numérique changent profondément et durablement les conditions de production et de consommation des productions médiatiques au pays. Elles amèneront le gouvernement canadien à réviser la loi sur la radiodiffusion canadienne. Quelques événements et décisions ont cependant précédé ce processus de révision : \n• Les décisions du CRTC en 1999 et 2009 en matière de régulation des fournisseurs de services Internet ; \n• Une décision de la Cour Suprême en 2012 qui statut que les fournisseurs Internet ne sont pas assujettis à la loi canadienne sur la radiodiffusion ; \n• L’annonce d’un examen de la Loi sur la radiodiffusion dans le budget fédéral de 2017; \n• La décision d’exempter la compagnie Netflix de percevoir la TPS par la ministre du Patrimoine canadien en 2017 ; \n• La publication en 2018 d’un rapport du CRTC sur l’avenir de sur l’avenir de la distribution de la programmation au Canada ; \n• La création en 2020 du Groupe d’examen du cadre législatif en matière de radiodiffusion et de télécommunications (qui déposera ce qui est appelé le Rapport Yale). \nÉvolution de la conception du rôle des instances publiques par rapport à Internet. En 1999 et 2009 le CRTC a exempté de sa réglementation les entreprises de radiodiffusion de nouveaux médias (services de radiodiffusion par Internet). En 2012, la Cour suprême du Canada a statué que les fournisseurs de services Internet n’étaient pas des entreprises de radiodiffusion « assujetties à la Loi ».
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 | 0.012 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.011 |
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".