Canada-United States Economic Competitiveness in a Period of Financial Instability: A Common Cause Agenda
Notice bibliographique
Résumé
MR. DESJARDINS: Thank you.Good morning.Before I start, let me say a few words about Bombardier's year-end results.Yesterday, we published our year-end results for Bombardier's fiscal year, which ended on January 31, 2009.1I am happy to announce that last year was the best year ever for Bombardier.We made twenty billion in United States dollars in revenues 2 and reported a billion dollars for our net income.3 Earnings per share were fifty-six cents, 4 which is three times more than last year.We are very proud of those results; however, this positive feeling lasted only a moment, because we also announced a layoff of three thousand employees in addition to the one thousand employees that we let go a month ago, mainly within Bombardier Aerospace.6 One of the analysts this morning quoted our result as saying, "upping the train, the plane's going to be late."Let me next present what we do at Bombardier.I think it is important to understand how we manage our operation in North America and how critical an open border is to us.Our corporate offices are in Montreal.We have a Mr. Daniel Desjardins has been Senior Vice President and General Counsel at Bombardier Inc. since October 1st, 2003 and is a member of the Management Committee and of the Corporate Council of the Corporation.From
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,013 |
| Communication savante | 0,025 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,001 |
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 ».