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Enregistrement W4387345249 · doi:10.1017/9781009363716.018

Crafting Canada’s Gender-Responsive Trade Policy

2023· book-chapter· en· W4387345249 sur OpenAlexaboutno aff
Marie-France Paquet, Georgina Wainwright-Kemdirim

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputable general equilibriumCraftNegotiationCommercial policyGovernment (linguistics)GlobalizationInternational tradeWork (physics)Trade barrierPublic policyEconomicsFree tradeGender analysisInternational economicsBusinessPolitical scienceEconomic growthGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public concerns about the impacts of globalization and in particular the perception that benefits of trade have not been shared widely make it harder to continue to advocate for more and open trade at the multilateral level or in some cases at the bilateral level. The Government of Canada, therefore, has committed to making trade work for all, including women. Understanding the effects of trade on people in Canada is important. Global Affairs Canada (GAC) is undertaking a new analytical approach based on four complementary elements to help craft a coherent gender responsive and inclusive trade policy for Canada: (1) Research and analysis of the participation in trade of women-owned businesses in Canada; (2) Ex ante economic impact analysis using a computable general equilibrium (CGE) model and adding a labour market module; (3) Ex post quantitative assessment of free trade agreements (FTAs); and (4) Comprehensive dynamic gender-based analysis plus (GBA Plus) of a trade negotiation. The purpose of this chapter is to examine what Canada has been doing on these four elements and show how they are helping Canada craft a gender-responsive and inclusive trade policy so that others can determine whether this approach might be useful for application in their own countries.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,106 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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