Green Trade and Fair Trade in and with the EU:Process-Based Measures within the EU Legal Order par Laurens Ankersmit, Cambridge University Press, 2017, 294 pages
Notice bibliographique
Résumé
J’écris ce compte rendu du livre de Laurens Ankersmit, Green Trade and Fair Trade in and with the EU : Process-Based Measures within the EU Legal Order , sur un clavier assemblé en Chine (probablement dans une usine taïwanaise), composé de matières premières extraites aux quatre coins de la planète, et qui s’est retrouvé sur mon bureau après avoir parcouru des milliers de kilomètres de connections logimières extraites aux quatre coins de la planète, et qui s’est retrouvé sur mon bureau après avoir parcouru des milliers de kilomètres de connections logilogistiques et être passé entre les mains de plusieurs intermédiaires. Rien de bien surprenant : la complexité géographique des chaînes de production actuelles n’est pas chose nouvelle. Il en va dès lors de même pour la « nébulisation et la distanciation du commerce » (T. Princen, The shading and distancing of commerce: when internalization is not enough, (1997) 20 Écological Economics, p. 235-253) qui posent question en termes de visibilité et d’accès à l’information, mais également en termes de régulation des conséquences socio-économiques négatives qui découlent d’opérations localisées dans des juridictions plus indulgentes ou moins exigeantes.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».