Notice bibliographique
Résumé
Despite fierce parliamentary opposition to the pact, including resistance from the Europe of Nations and Freedom group, whose co-chair, French presidential hopeful Marine Le Pen, condemned CETA as terrible (...) undermining thousands of jobs in Europe, the majority of members of the European Parliament (MEPs) supported CETA and the deal was passed by 408 votes to 254, with 33 abstentions. Critics of the deal have argued that the agreement will benefit only multinational companies; however, EU trade commissioner Cecilia Malmstrom said CETA would deliver economic advantages for small and medium-sized enterprises, through lower tariffs, less bureaucracy and better access to the market. The MAC is also pressing for additional trade deals with other major markets such as China and India and wants the Canadian government to invest in the necessary infrastructure to transport minerals from often remote Canadian mines to North American sea and lake ports. The EU imported EUR 61m ($64.1m*)-worth of potassic (potash-based) fertilisers from Canada in 2015, while EU exports of mineral-based chemicals to the North American country, including EUR 79.4m of nitrogenous fertilisers (largely urea) in 2015, represent a significant source of foreign exchange earnings for European companies. [...]with future trade relations between the US and Canada uncertain under the new Donald Trump-led Republican administration, which has pushed for increased protectionism in the US and demanded a renegotiation of the North American Free Trade
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».