The 3M Affair in Canada-China Relations, 10 December 2018 – 24 September 2021, and Why for Canada it May not be Over Yet
Notice bibliographique
Résumé
Although I am not Chinese, China has long been an enormous part of my everyday life.I have been engaged with China and Chinese affairs since July 1980, first as a teenager doing voluntary service in Taiwan, then as an undergraduate student, then as a graduate student, and finally as a university professor of Chinese history and full-time professional China-watcher.My wife of thirty-seven years is from Taiwan and strongly self-identifies as Chinese.(Her parents fled to Taiwan in 1949 when the mainland fell to the communists, and when they became my parents-in-law in 1984 I watched in fascination how until their dying day they loved China as intensely as they detested Chinese communism.)I have thought of China every day for over forty years now, and during this time I have been watching China go through growing pains and undergoing searing and exhilarating transitions and transformations.But over these past few years, culminating with the 3M Affair (involving Michael Spavor, Michael Kovrig, and Meng Wanzhou), it has been painful and disconcerting for me to watch China descend into solipsistic fury, floundering and flailing about and insisting that almost all foreign countries are wrong and only China is right.This starkly Manichaean
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».