Bibliographic record
Abstract
En Belgique et au Canada, le fédéralisme constitue un sujet récurrent d’actualité. Dans ces deux pays, il ne se passe pas un jour sans que le sort du fédéralisme ne soit évoqué par les personnalités politiques, les médias ou même les citoyens. Le sujet a déjà fait couler beaucoup d’encre et cela ne semble pas prêt de s’arrêter. La question de l’avenir du pays («quel pays?», pourrait-on même demander) suscite le débat dans l’ensemble de la société. Dans de nombreuses discussions ou pour appuyer une argumentation, on entend souvent des citoyens ou des personnalités politiques faire référence – voire comparer – à la situation de l’autre pays. Pourtant les différences entre les deux pays sont énormes. La Belgique entre quelque 300 fois dans le Canada et 50 fois dans le Québec; quatre heures de voiture suffisent pour relier les deux extrémités de la Belgique (Arlon et Ostende), il en faut cinq, en avion faut-il le préciser, pour gagner Vancouver en partant de Montréal et presque le double si l’on décolle de Saint-Jean de Terre-Neuve; avec 33 millions d’habitants, la population canadienne est trois fois plus nombreuse que la belge mais par contre la densité en Belgique (346 habitants/km2) contraste largement avec celle du Canada (3,2 habitants/km2).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".