Quand la sécurité nationale américaine fait fléchir le principe de la non-discrimination en droit canadien : le cas de l’International Traffic in Arms Regulations (ITAR)
Bibliographic record
Abstract
L’auteur propose d’étudier l’imposition de l’ensemble de règles contenues dans l’International Traffic in Arms Regulations (ITAR) et leur effet discriminatoire en matière d’emploi aux États-Unis puis au Canada. D’abord, il tentera d’expliquer en quoi consiste l’ITAR. Ensuite, il cherchera à déterminer si ses mesures sont réellement conformes aux lois antidiscrimination en emploi du côté américain ainsi qu’à celles qui sont applicables au Québec. Enfin, les récentes modifications à l’ITAR sous l’administration d’Obama retiendront aussi l’attention. Concrètement, la politique américaine poussait les compagnies canadiennes à exclure un employé-stagiaire né dans un des 25 pays proscrits (pays ennemis des États-Unis, pays communistes ou encore sous embargo) ou en détenant la citoyenneté. Washington souhaitait ainsi protéger certaines données techniques qui auraient pu se retrouver entre les mains d’employés présumés « peu scrupuleux », uniquement de par leurs origines. Depuis plus d’une décennie, les compagnies canadiennes dans les domaines de la défense et de l’aérospatiale, qui recevaient des contrats du gouvernement américain, étaient devant un dilemme de taille. Elles étaient obligées de respecter les critères de l’ITAR sous peine de sanctions et la perte de contrats.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".