Notice bibliographique
Résumé
The American people have become used to government trickery in foreign affairs—wars and interventions based on lies and falsified evidence, “national security” used to justify the whittling away of privacy, classification of documents to hide embarrassing disclosures, massaging of budget figures to mask outrageous spending on arms, and demands for new weapons when already in possession of an unmatched conventional and nuclear arsenal. Now comes trickery in a different domain: the Trans-Pacific Partnership (TPP), which has substantial bipartisan support and strong presidential endorsement. Eleven countries are awaiting the outcome in Congress as President Obama seeks approval to put the TPP on a "fast track," meaning skipping hearings, public input, and amendments and going directly to an up-or-down vote after 90 days to review. Once passed, the TPP will do for US corporations operating in Asia what the North American Free Trade Agreement (NAFTA) did for them in Canada and Mexico—provide new incentives to send jobs abroad, increase corporate earnings, and downgrade protections of the environment and workers at home as well as abroad.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,023 |
| Communication savante | 0,026 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».