Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the world economy has become more unstable and relations between countries in different regions have deteriorated. As a result, we can talk about an international economic confrontation. The main reasons for this situation seem to be traceable: so-called trade wars, neo-protectionism, financial and other sanctions. Many countries around the world, including Russia and Spain, are victims of one or more aspects of the phenomenon. Trade wars are undoubtedly at the heart of economic battles. They have a long history, but the current wave of trade wars has been driven by President Donald Trump’s economic policies. In his opinion, the root of the U.S. economic problems lies in its trade deficit with China, the European Union, Mexico and some other countries of the world. With the idea that “trade wars are good and easy to win”, Washington unilaterally tore up the agreements reached: the Paris climate accord, the Trans-Pacific Partnership, the nuclear deal with Iran, the free trade agreement with Mexico and Canada. In addition, Trump has raised tariffs on hundreds of manufactured goods imported by the United States (steel, aluminum, washing machines, solar panels, etc.) and threatened the European Union with higher tariffs on cars. The trade wars unleashed by the White House will have long-term direct and indirect consequences for the state of the world economy. Russia and Spain are heavily dependent on international markets. That is why complications in world trade are contrary to the interests of both countries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».