Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, l’opinion publique ne comprend pas toujours pourquoi les choses n’avancent pas plus vite en matière d’imposition des géants du Web. Plusieurs observateurs réclament des mesures unilatérales. À certains égards, cette voie peut sembler plus facile. Les mesures unilatérales n’ont pourtant pas que des avantages, surtout si plusieurs autres pays font la même chose et que les États-Unis s’y opposent. Il ne faut pas oublier que si les géants du Web payaient un impôt plus élevé à l’extérieur des États-Unis, l’impôt qu’ils verseraient au gouvernement des États-Unis diminuerait. À un extrême se trouvent les mesures unilatérales, à l’autre extrême se trouvent les mesures multilatérales. Ces dernières ne sont jamais la voie la plus facile, comme en témoigne la réflexion en ce sens qui est commencée depuis environ 25 ans au sein de l’Organisation de coopération et de développement économiques. Avant la crise provoquée par la COVID-19, cette organisation avait prévu qu’une entente serait conclue d’ici à la fin de 2020. Il faut faire preuve de patience. Il est donc utile de montrer, dans ce texte, que les solutions ne sont pas simples et que les défis sont nombreux et difficiles à relever.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».