L’acceptabilité sociale de l’identité numérique chez les organisations québécoises : le cas du Service québécois d’identité numérique
Bibliographic record
Abstract
Présenté comme le plus grand projet informatique du gouvernement du Québec, le Service québécois d’identité numérique (SQIN) vise le développement d’une identité numérique simple et sécuritaire pour l’ensemble de la population québécoise. D’apparence très technique, le SQIN n’échappe pas pour autant à la sphère sociopolitique. En effet, plusieurs enjeux d’acceptabilité sociale furent constatés. En ce sens, la présente recherche tente de mieux comprendre ces enjeux en cernant les facteurs ayant un impact sur le degré d’acceptabilité sociale des organisations intéressées par la question. À partir des entrevues menées, nous avons identifié que (1) la gestion du SQIN par le gouvernement (2), la technologie utilisée (3), les risques/bénéfices et finalement (4), les capacités du gouvernement et la place du privé représentent les facteurs identifiés exerçant une influence sur l’acceptabilité sociale du SQIN chez les organisations interrogées. Cependant, il importe de souligner que la gestion du SQIN par le gouvernement apparaît comme étant le facteur ayant la plus grande influence.
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 | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".