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Enregistrement W7136086613 · doi:10.46869/2707-6776-2025-32-4

Canada’s position on the Russian-Ukrainian War

2025· article· W7136086613 sur OpenAlexaboutno aff
D. Lakishyk

Notice bibliographique

RevueProblems of World History · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLand Use and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnnexationUkrainianSanctionsPosition (finance)State (computer science)Government (linguistics)PopulationDiplomacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines Canada’s position on the Russian-Ukrainian war since 2014. Since the beginning of the Russian-Ukrainian war, namely the annexation of Crimea in 2014 and the hostilities in Donbas, Canada has taken a clear and consistent position: it has not recognized and will never recognize the illegal annexation of Crimea by the Russian Federation. This position of high-ranking Canadian officials provides an unequivocal affirmative answer to the unquestionable support of this state for Ukraine since the illegal annexation and occupation of its territories. Actually, Canada’s assistance to Ukraine is carried out simultaneously in military, economic, diplomatic, and humanitarian directions. Thus, after the annexation of Crimea by Russia in 2014, Canada imposed sanctions against many individuals and organizations involved in the violation of the territorial integrity of Ukraine; Operation UNIFIER was launched in 2015 at the request of the Ukrainian side – a mission to train and improve the capabilities of the Armed Forces of Ukraine and other security forces (part of a multinational joint mission together with other states); the provision of non-lethal equipment to Ukraine by the Canadian Armed Forces: helmets, body armor, goggles, tents, sleeping bags, medical kits, etc.; the provision of financial assistance and grants by Canada in various government areas: support for reforms, assistance in the energy sector, support for the population affected by the fighting in eastern Ukraine. One of the most important points of support from Canada to Ukraine is military and defense assistance, because since 2022 the state has allocated more than 4 billion Canadian dollars for the supply, in particular, of Leopard 2 tanks, M777 howitzers, armored vehicles, air defense systems (for example, NASAMS), anti-tank weapons, ammunition, drone equipment, winter clothing, etc. At the same time, training of Ukrainian military personnel is underway (Operation UNIFIER) – more than 40 thousand people have been trained (from 2015 to 2024). Canada’s humanitarian assistance to Ukraine is extremely significant, in particular the allocation of hundreds of millions of Canadian dollars to provide medical services, shelters, water, sanitation, and protection of the civilian population of Ukraine, as well as its migration policy towards Ukrainian refugees during the Russian-Ukrainian war – Canada opened its borders, created effective social support systems, made language courses available, provided assistance with further employment, provided financial support to refugees, etc. Therefore, Canada’s position on the Russian-Ukrainian war has been clear and unchanged since 2014 – it is comprehensive support for Ukraine (political, economic, military, humanitarian) and condemnation of the Russian Federation’s aggression with all possible consequences.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0190,004
Communication savante0,0100,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
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