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Enregistrement W4385174694 · doi:10.15210/interfaces.v21i0.20676

Les négociations commerciales entre le Mercosur et le Canada : processus et enjeux

2021· article· fr· W4385174694 sur OpenAlexaffabout
Edison Rodrigues Barreto, Stéphane Paquin

Notice bibliographique

RevueInterfaces Brasil/Canadá · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Sciences
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis 2018, le Canada et les pays du Mercosur négocient un accord de commerce de nouvelle génération. Cette négociation commerciale n’est pas sans défis. En effet, il s’agit d’une négociation entre une fédération (le Canada) et un regroupement de pays (Mercosur), dont deux fédérations, qui ont leurs propres logiques de négociation. Les relations commerciales bilatérales entre le Canada et les pays du Mercosur sont modestes. Les exportations canadiennes totalisaient 2,3 milliards de dollars contre 6,6 milliards pour les exportations des pays du Mercosur. Dans le cas du Canada, il est loin d’être certain que les agriculteurs sous gestion de l’offre en matière agricole, tout comme plusieurs premiers ministres provinciaux, accepteront des concessions en matière agricole pour un meilleur accès au marché des pays du Mercosur. Du côté du Mercosur, c’est le secteur industriel, notamment au Brésil et en Argentine, qui a tendance à résister aux concessions. Contrairement au Canada, l’intérêt stratégique de l’ensemble des pays du bloc converge vers l’ouverture du marché agricole. L’objectif de cet article est d’exposer de manière comparée les intérêts des pays du Mercosur, avec un accent sur le Brésil, et du Canada dans le cadre de ces négociations commerciales. Il cherche également à décrire comment se déroulent les négociations afin de mieux comprendre la dynamique en place

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0170,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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