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Enregistrement W7004334455

Latin America

2012· other· en· W7004334455 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigitalGeorgetown (Georgetown University Library) · 2012
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansFree trade agreementFree tradeNegotiationTrade agreementMexican StateOrder (exchange)State (computer science)Politics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As political and economic reforms swept through Central America, leaders who once sought to distance themselves from the United States now began to forge closer ties with the U.S. Like many other Middle and South American countries, Mexico was in the process of privatizing its economy and actively sought foreign investment in order to stimulate development. Encouraged by the 1989 free trade agreement signed between Canada and the U.S., Mexico and the U.S. began negotiations over what would become the North American Free Trade Agreement, however domestic concerns about the agreement from both sides hindered the negotiation process. In the U.S., critics claimed any free trade agreement would cost American jobs, while proponents trumpeted the agreement as a way to bolster the economy and make the United States more internationally competitive with Japan. On the other side of the border, Mexican lawmakers sought to balance the need to expand Mexico's markets with the fear of reducing their country to a source of cheap labor for the U.S. Will a free trade agreement encourage more liberal global trade, boosting both the Mexican and American economies, or will it cost American jobs and limit Mexican advancement? In this episode, Peter Hakim of the Inter-American Dialogue and Mexican Journalist Jose Manuel Nava discuss the state of Latin American economies, as well as the proposed trade agreement's potential ramifications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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