Notice bibliographique
Résumé
In May, the federal Conservative government unveiled a new goal for Canada that called for greenhouse gas (GHG) emissions to drop 30 percent below 2005 levels by the year 2030. In a general election, held on 19 October, the Liberal Party of Canada won a majority of the seats in Canada’s House of Commons and, shortly thereafter, formed a new government. The Conservative government had withdrawn Canada from the Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) in December 2011, and in the 2015 general election, the Liberals ran on a platform to ‘provide national leadership and join with the provinces and territories to take action on climate change, put a price on carbon, and reduce carbon pollution.’ The Liberals also promised to ‘end the cycle of federal parties—of all stripes—setting arbitrary targets without a real federal/provincial/territorial plan in place’ and undertook to meet with provincial and territorial leaders at a first ministers conference within ninety days of the twenty-first Conference of the Parties to the UNFCCC in Paris to ‘establish a pan-Canadian framework for combatting climate change’ with ‘national emissions-reduction targets’ (Real Change: A New Plan for a Strong Middle Class, 39–40). The promised first ministers’ conference took place in March 2016, and a further meeting was scheduled for October 2016.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,042 |
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 ».