Prêt pour l'IA: Les impacts de l'intelligence artificielle sur le travail et l'emploi
Bibliographic record
Abstract
Description tirée du rapport: Le présent dossier contient un ensemble de documents produits à diverses étapes de la réflexion collective sur l’encadrement de l’intelligence artificielle (IA) menée par le Conseil de l’innovation du Québec. Les documents qu’il contient résument les discussions et réflexions menées par le groupe de travail thématique no 4 sur les impacts de l'IA sur le travail et l'emploi. Ce dossier comprend trois sections. Notes d’ateliers et de discussion : La première présente une synthèse des échanges entre les participants consultés lors des ateliers de réflexion rédigée avec l’appui de la firme de stratégie Aviseo. Groupe de discussion : La seconde présente une synthèse des échanges parmi un groupe restreint de participants consultés lors d’un atelier de réflexion rédigée avec l’appui de la firme de stratégie Aviseo. Présentation au forum public : La troisième permet de consulter la présentation relative à cette thématique qui a été faite dans le cadre du forum public. Contribution des membres de la communauté Obvia Co-direction du rapport et de la thématique: Nathalie De Marcellis-Warin Participation aux consultations à titre d'experte ou d'expert: Simon Collin Marc-Antoine Dilhac Christian Lévesque Thierry Warin
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 | 0.010 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".