Géographie de l’approvisionnement chinois en minerai de nickel : le Grand Nord québécois est-il un territoire prioritaire pour les entreprises chinoises ?
Bibliographic record
Abstract
Poussée par une croissance économique rapide ces trente dernières années, la Chine est le premier consommateur mondial de minerai de nickel. La croissance économique chinoise et son affirmation politique sur la scène internationale, qui coïncide avec une période de débats et d’inquiétudes au Canada sur la souveraineté du pays dans le Nord, a contribué à construire, dans les médias canadiens, différentes représentations d’une Chine agressive et avide des ressources de la région. Ainsi, la question qui se pose est la suivante : quelle est la contribution du territoire du Grand Nord québécois dans les dynamiques globales d’approvisionnement des entreprises chinoises en minerai de nickel ? Nos résultats montrent bien que le Grand Nord québécois n’est pas un partenaire majeur d’approvisionnement dans le secteur du nickel pour les entreprises chinoises, qui investissent principalement dans l’environnement eurasiatique régional de la Chine. Les distances maritimes et le temps de transit plus long à partir de ou vers le Grand Nord québécois à partir des ports chinois, les lacunes en matière d’infrastructures maritimes dans le Grand Nord québécois constituent autant de facteurs qui expliquent le peu d’intérêt des entreprises chinoises pour ce territoire.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".