Internet dans l’Arctique canadien, enjeu de Soft Power pour l’État fédéral et les Inuit
Bibliographic record
Abstract
Alors que l’Arctique, du fait des effets du réchauffement climatique, pourrait bien devenir une nouvelle route de l’internet mondial et connecter 70% des internautes de la planète, le Canada lui se détourne des projets de câbles internet transarctiques. Ceux-ci, convoités par la Chine et la Russie, apparaissant pourtant stratégiques et comme pouvant servir d’outil d’influence et d’affirmation de la souveraineté canadienne dans l’Arctique. Bien que finançant le réseau au Nunavut, au travers du champion national du satellite Telesat, le gouvernement fédéral canadien ne retire pas d’avantages du contrôle d’un réseau de télécommunications par satellite sous dimensionné qui connecte le Nord. En faisant cela, le Canada laisse la place à d’autres, comme à la Chine ou à la Russie, le loisir de développer des projets transarctiques dimensionnants pour l’internet mondial, et ainsi la possibilité pour ces pays de peser dans l’avenir sur la gouvernance de l’internet mondial depuis l’Arctique. L’absence de stratégie à long terme dans le domaine de la connectivité et le choix historique du satellite pour connecter le Nord décidé par le gouvernement fédéral canadien, a encore aujourd’hui des répercussions sur la façon dont les Inuit peuvent ou non se connecter à Internet. Dans le même temps et au contraire du gouvernement fédéral canadien, les Inuit du Nunavut se sont eux appropriés internet, et notamment les réseaux sociaux, et l’utilisent à leur avantage tel un outil d’émancipation et d’empowerment dans le domaine culturel et économique, mais aussi comme un outil de Soft Power dans le domaine politique. En effet, malgré un accès à internet très limité du fait du manque d'investissements chronique dont souffre le Nord canadien, les Inuit se sont emparés de cet outil pour servir leurs besoins du quotidien, mais aussi leurs intérêts, qu'ils soient locaux, régionaux, nationaux voire internationaux. Internet semble être devenu un élément vital dans le quotidien des Inuit malgré l’infrastructure insuffisante en place au vu des besoins et de la demande.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.005 |
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".