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Enregistrement W7020403777

La convoitise de l'immatériel à l'ère de l'hyperconcurrence : l'espionnage économique chinois aux États-Unis et au Canada

2021· other· fr· W7020403777 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntelligence, Security, War Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaVisionPower (physics)Communism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire démontre que les États-Unis et le Canada ne conçoivent pas l’intelligence économique de la même manière que la Chine, et que ces visions divergentes permettent de comprendre en partie les failles du contre-espionnage économique américain et canadien à l’égard des activités clandestines chinoises. Alors que les États-Unis et le Canada perçoivent la Chine sous l’angle de la compétitivité économique, la Chine conçoit sa relation avec ces derniers selon une logique de guerre économique. En raison de son économie développée de façon militaire et patriotique, et de ses fortes ambitions nationales, la Chine est en mesure d’élaborer ses propres stratégies de développement industriel, et mise de façon récurrente sur des opérations clandestines aux États-Unis et au Canada. Misant sur les paradigmes de « guerre économique » et de « compétitivité économique », qui sont tous deux liés au concept d’intelligence économique, nous démontrerons que l’intensification des opérations d’espionnage chinoises aux États-Unis et au Canada depuis les années 1990 est en partie due à une conception canado-américaine de l’intelligence économique différente du modèle chinois.
\n_____________________________________________________________________________ 
\nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intelligence économique, espionnage économique, Chine, États-Unis, Canada, géoéconomie, guerre économique, concurrence, entreprise, renseignement, information, secteurs stratégiques, technologie, ingénierie inversée, transfert de technologie, propriété intellectuelle

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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