Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette contribution est de tenter d'expliquer les caractéristiques particulières que revêt le « retour du protectionnisme » depuis le milieu des années 1970 et en particulier la contradiction entre le discours des décideurs politiques (résolument libre-échangiste) et leurs actions de protection diffuses et occultes. La thèse défendue dans ce texte est que ce divorce participe d'une stratégie de secret fondée sur l'emploi de moyens de restrictions les plus discrets ou les plus « opaques » possibles. Chaque pays s'efforce ainsi de protéger ses intérêts spécifiques sans que cela apparaisse explicitement, afin de soutirer de ses partenaires les plus grandes concessions (dans le cadre des négociations, hier du GATT et aujourd'hui de Voue), sans avoir lui-même à en faire à un degré équivalent, pour tenter de « déconsolider » des concessions commerciales antérieurement réalisées. En se sens, le protectionnisme inavoué de cette fin de siècle peut être qualifié de « furtif », à l'image des avions de reconnaissance stratégique du même nom : il s'agit d'échapper autant que faire se peut à la détection ou, du moins, à la possibilité d'une évaluation précise de l'impact des mesures prises sur le commerce international.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".