A Matter of Trust: Expanding the Preclearance of Commerce between Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
The thickening of the Canada-US border in response to post 9/11 security challenges has created new obstacles to cross-border trade and investment. However, preclearance of people and goods before they arrive at the physical border offers one of the best ways to address crossborder obstacles while ensuring public safety. Preclearance has a track record of success where it has been applied. It has proven to be a cost-effective way to provide air travelers with an economical way to clear customs and immigration before entering the United States from Canada. EU members are satisfied that they have succeeded in guarding their security, while promoting an integrated single market, by relying on a perimeter approach to preclearance. Canada and the United States currently rely on preclearance for trusted traveler and shipper programs. Building on these successful models, Canada and the United States should proceed to designing and implementing ambitious programs that use preclearance to cost-effectively ensure a secure and economical border crossing, for most travelers and shippers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,035 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».