Notice bibliographique
Résumé
Des bouleversements importants ont profondément secoué le monde du commerce international en 2022. Alors que la pandémie de COVID-19 affectait encore les chaînes d’approvisionnement et les déplacements, qu’on faisait face à une pénurie de main-d’œuvre importante et qu’une récession nous menaçait, d’autres événements majeurs sont venus déstabiliser encore plus notre économie. D’abord, le 28 janvier 2022, un convoi de camionneurs a pris d’assaut la capitale nationale et y a paralysé le centre-ville durant près de trois semaines. Ensuite, un autre groupe de camionneurs a bloqué certaines routes, dont le pont Ambassador entre Windsor et Détroit, considéré comme un point de passage névralgique pour la fourniture de pièces automobiles, ayant occasionné des pertes évaluées à plus d’un million de dollars par jour. 1 Enfin, le 24 février 2022, la Fédération de Russie agressait l’Ukraine, marquant le début d’une longue guerre dont les impacts économiques dépassent largement les frontières de la région. 2 En effet, le monde a connu une déstabilisation supplémentaire des chaînes d’approvisionnement 3 ainsi qu’une hausse importante du prix des matières premières et de l’énergie, ce qui a entraîné une baisse du volume des échanges 4 ainsi qu’une crise alimentaire majeure. 5 Enfin, face à l’attitude de la Fédération de Russie, de nombreux pays ont adopté des régimes de sanction économique, fragilisant encore plus l’équilibre pour les entreprises. À ce titre, à lui seul, le Canada a adopté plus de 1700 mesures de sanction économique à l’égard d’individus ou d’entités pour réagir à l’agression russe. 6 De toute évidence, la résilience des marchés a été fortement sollicitée.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».