L’intégration nord-américaine : l’ALENA dans le rétroviseur
Bibliographic record
Abstract
Près de vingt années après sa signature officielle, on peut affirmer que le Canada, les États-Unis et le Mexique ont atteint la plupart des objectifs économiques et commerciaux qu’ils s’étaient donné en signant l’ALENA et que l’accord est en partie responsable de leurs bons résultats économiques tout au long de cette période. Ou du moins, en fut-il ainsi jusqu’au tournant des années 2000. Les bonnes années semblent maintenant derrière et l’accord vieillit mal. Après avoir présenté les particularités de l’ALENA et ses résultats à l’aulne de ses objectifs, les auteurs reviennent sur les trois grands sujets de préoccupation actuels : une convergence économique qui n’est pas au rendez-vous, une relation asymétrique entre les États-Unis et leurs deux voisins qui entrave les perspectives d’une coopération trilatérale plus poussée, et une concurrence extérieure très vive qui menace les chaînes de valeur du commerce d’intégration. Si le scénario le plus probable est celui du statu quo, les auteurs s’interrogent néanmoins en conclusion sur l’avenir d’un accord qui fut présenté comme modèle en son temps mais qui ne l’est plus aujourd’hui.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".