Notice bibliographique
Résumé
L’année 2021 a décidément été marquée au fer rouge par la pandémie de COVID-19. Replis nationalistes notamment chez notre voisin du sud, pénurie de main-d’œuvre et confinements à répétition, entre autres en Chine, ont provoqué des ruptures dans les chaînes d’approvisionnement comme jamais. Néanmoins, le Rapport sur le commerce mondial 2021 considère que le commerce s’est montré plus résilient que lors de la crise financière mondiale de 2008: “Il a aidé les pays à faire face à la crise en facilitant l’accès aux fournitures médicales, aux produits alimentaires et aux biens de consommation, et en contribuant à leur redressement économique.”1 Au niveau canadien, les enjeux d’approvisionnement, entre autres de puces et de semi-conducteurs, ont affecté la production manufacturière. La hausse des prix des matières premières a provoqué une augmentation des prix à la consommation. Si le citoyen a subi ce phénomène, les entreprises ont vu la valeur de leurs exportations augmenter, plafonnant à un niveau jamais vu de 637 milliards de dollars américains.2 C’est donc dire que le Canada a non seulement rattrapé le déficit de l’année 2020, mais a surpassé les résultats de l’année 2019, de 7 pour cent.3 Au niveau des importations, les résultats atteignent aussi des chiffres records avec une hausse de 12,2 pour cent comparativement à 2020 et de 2,7 pour cent par rapport à 2019.4
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,540 | 0,338 |
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 ».