Notice bibliographique
Résumé
While not appreciated at the time, the 1990s marked the high water of neoliberal economic and political themes. Globalization was widely popular, both for delivering prosperity to advanced nations and for lifting millions out of poverty in developing countries. To maximize benefits from the global order, emerging countries such as Mexico, Malaysia, and Morocco subscribed to the tenets of the Washington Consensus: fiscal discipline, low inflation, independent central banks, pro-market regulations, fewer trade barriers, and freer capital flows. Collapse of the Soviet Union crowned the United States as the sole hegemon, both as a proponent of the market economy and as the premier military power. In the same political moment, China's paramount leader Deng Xiaoping sought to establish close political ties with Washington and embrace market principles (“Black cat or white cat, if it can catch mice, it's a good cat”). In the early 1990s, European leaders were absorbed by the unification of Germany and the liberation of Soviet satellites. Hence, Europe ignored Mexico's overtures to establish closer economic ties, prompting President Carlos Salinas to launch NAFTA with President George H.W. Bush. Canadian Prime Minister Brian Mulroney soon joined, making the “three amigos.” All this was politically possible because Mexico and Canada had already joined the neoliberal camp.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».