Le refus du Canada d’exporter de l’eau en vrac vers les États-Unis : une analyse discursive
Bibliographic record
Abstract
Entre 1998 et 2002, le gouvernement du Canada a développé, adopté et déployé une stratégie triaxiale visant à prévenir toute exportation d’eau en vrac au pays, spécialement à destination des États-Unis. Cette politique étrangère étonne 1) de par son ampleur (modification de la loi de mise en œuvre du traité sur les eaux limitrophes partagées avec les États-Unis; négociation d’un accord intergouvernemental pancanadien touchant à un champ de compétence provincial; renvoi conjoint avec les États-Unis à la Commission mixte internationale); 2) de par son intransigeance (refus de principe de l’exportation d’eau en vrac plutôt qu’une évaluation des projets au cas par cas); et 3) de par son caractère préventif (refus par avance d’une industrie au potentiel de développement presque nul à court et moyen termes). En effet, un tel effort pour contrer l’exportation d’une ressource naturelle paraît a priori contraire à l’intérêt national d’un pays dont l’histoire économique est marquée par la vente massive de ses ressources à l’étranger. Afin de déterminer comment il a été possible pour le Canada de mettre en place une politique étrangère allant de prime abord si clairement à l’encontre de son intérêt national, la présente thèse propose de délaisser la conception classique de cet intérêt, exprimée en termes utilitaires et objectivistes, pour une conception plus récente, dite discursive, et exprimée en termes identitaires et intersubjectifs. Sur la base d’un exercice de raisonnement contrefactuel; de l’analyse sémantique du débat public concernant l’exportation d’eau en vrac; et de l’étude des représentations historiques de l’eau et de la relation Canada-États-Unis dans la société canadienne, cette avenue permet de soutenir que la stratégie anti-exportation d’eau en vrac du Canada s’inscrit en fin de compte bel et bien dans son intérêt national. C’est-à-dire qu’elle donne l’occasion au Canada de mettre de l’avant la protection d’une ressource unique, considérée comme un élément vital, un patrimoine national et une composante de l’identité canadienne, identité qu’il convient d’affirmer vis-à-vis de l’Autre états-unien en refusant que le Canada ne soit réduit, presque littéralement, au statut de porteur d’eau de son puissant voisin du sud.
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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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 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".