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Enregistrement W7149363002 · doi:10.17132/2693-3179.1563

Lessons Learned: Paul Boothe

2024· article· en· W7149363002 sur OpenAlexaboutno aff
Mary Anne Chute Lynch

Notice bibliographique

RevueJournal of Financial Crises · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical and Economic history of UK and US
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringGovernment (linguistics)NegotiationOrder (exchange)Auto industryVice president

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paul Boothe served as Canada’s senior associate deputy minister of industry during the Global Financial Crisis (GFC) of 2007–2009. Boothe led the Canadian federal government’s negotiation team during the restructuring talks with Chrysler and General Motors (GM). He also negotiated with the Canadian Auto Workers (CAW), a union that included Tier 1 auto parts suppliers for all the major auto manufacturers worldwide. Canada aligned with the United States government to rescue the auto manufacturers and provided 20% of the funding to rescue the corporations and suppliers. From 2004 to 2005, Boothe served as the associate deputy minister of finance and Group of Seven (G-7) deputy for Canada; after the GFC, he was deputy minister of the environment from 2010 to 2012. In 2016, Boothe was awarded the Order of Canada, the nation’s highest civilian honor, for his contributions to shaping Canadian economic and fiscal policy. He currently teaches in the executive program at the Ivey Business School at Western University in Ontario. This Lessons Learned summary is based on an interview held with Boothe on May 9, 2022.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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