Notice bibliographique
Résumé
Canada’s participation in the Trans-Pacific Partnership (TPP) negotiations is an opportunity to advance Canada’s commercial interests in the Asia-Pacific region. The twelve countries in the TPP Agreement would form one of the largest trade areas in the world with trade among TPP member countries of US$4.0 trillion and trade between TPP countries and the rest of the world of US$5.4 trillion. The TPP countries as a group would be by far Canada’s largest trading partner. Trade with other TPP members accounted for 81.1% of Canada’s total exports to the world and 65.9% of total Canadian imports from the world. This study assesses the economic impact on Canada and other TPP members including both developed and developing members based on the final negotiated outcomes of the TPP agreement that was concluded in Atlanta, Georgia, U.S.A. in October 2015. The economic impact assessment of the TPP was based on simulations with a computable general equilibrium (CGE) model. The CGE model used for this analysis is the Global Trade Analysis Project (GTAP) model with the GTAP database version 9 that is provided and supported by Purdue University, U.S. . This model and other versions of the GTAP model family are used widely by many governments, academics and research institutes around the world to conduct assessments of potential economic impacts of their trade liberalization initiatives.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».