EDIA et systèmes d’intelligence artificielle au Canada : libres propos sur l’élaboration d’une future législation fédérale
Bibliographic record
Abstract
Les systèmes d’intelligence artificielle (SIA) sont en plein essor. Si leur utilisation procure des avantages indéniables, elle expose également à des risques. Dans le domaine du travail et de l’emploi, les SIA pourraient, entre autres, amplifier les biais, source de discrimination à l’endroit des groupes déjà marginalisés. Pour limiter ces risques, encadrer juridiquement les SIA est aujourd’hui une nécessité. Or, au Canada, le texte contenant la Loi sur l’intelligence artificielle et les données (LIAD) censée le faire est depuis mort au feuilleton . S’appuyant sur une démarche comparatiste, l’étude entend, premièrement, montrer que le dispositif juridique actuel du Canada est insuffisant pour contrer adéquatement les discriminations algorithmiques. L’article fait état, deuxièmement, d’éléments à prendre en compte lors de l’élaboration d’une nouvelle loi fédérale sur les SIA.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".