EL TLC, DESAFÍO ANTE LAS ELECCIONES EN EU. UNO DE LOS GRANDES DEBATES BILATERALES
Bibliographic record
Abstract
EL TRATADO DE LIBRE COMERCIO DE AMERICA DEL NORTE (TLCAN Y NAFTA, POR SUS SIGLAS EN ESPANOL E INGLES, RESPECTIVAMENTE) SERA SUJETO DE REFLEXION Y POSIBLES MODIFICACIONES TRAS LAS ELECCIONES PRESIDENCIALES EN ESTADOS UNIDOS, INDEPENDIENTEMENTE DE SI GANA LA ASPIRANTE DEMOCRATA HILLARY CLINTON O EL REPUBLICANO DONALD TRUMP; POR ELLO, EL GOBIERNO MEXICANO DEBERIA PREPARAR UNA PROPUESTA SOBRE MOVILIDAD LABORAL LEGAL, SOSTUVO SILVIA NUNEZ GARCIA, DIRECTORA DEL CENTRO DE INVESTIGACIONES SOBRE AMERICA DEL NORTE (CISAN). AL PARTICIPAR EN LA CONFERENCIA DESAFIOS DE MEXICO ANTE LAS ELECCIONES EN ESTADOS UNIDOS, EN EL AUDITORIO DE ESTA ENTIDAD UNIVERSITARIA, EXPUSO QUE LA REVISION DEL TRATADO SERA NECESARIA, PUES EN AQUELLA NACION SE HA VENDIDO LA IDEA DE QUE A PARTIR DE EL SE HAN PERDIDO MUCHAS FUENTES DE EMPLEO PARA SUS HABITANTES. “SI HILLARY CLINTON ESTA EN LA TESITURA DE UNA REFORMA MIGRATORIA, NUESTRO GOBIERNO TENDRIA QUE ESTAR ELABORANDO DE MANERA CUIDADOSA UN DOCUMENTO PARA QUE, SI SE ABRE LA RENEGOCIACION DEL TLCAN, SE INCORPORE EL TEMA DE LA MOVILIDAD LABORAL, QUE QUEDO FUERA Y ES UNO DE LOS GRANDES DEBATES EN LA RELACION DE MEXICO CON EU Y CANADA. “EL PROPIO DONALD TRUMP HA DICHO QUE SOLO QUIERE ORDEN Y RESPETA A QUIENES LLEGAN DE MANERA LEGAL… APROVECHEMOS LA OPORTUNIDAD Y PENSEMOS QUE ESTO ES POSIBLE. NO ENTREMOS EN PANICO NI CAIGAMOS EN ESTA TRAMPA EN LA QUE HAN CAIDO MUCHOS DE QUIENES VAN A EMITIR SU VOTO EL PROXIMO 8 DE NOVIEMBRE”, AFIRMO LA ACADEMICA. ELIZABETH GUTIERREZ, SECRETARIA ACADEMICA DEL CISAN, EXPLICO QUE AUNQUE EL CANDIDATO REPUBLICANO HA BASADO SU DISCURSO EN SENALAR QUE LA ECONOMIA ESTA EN MALAS CONDICIONES, HASTA AHORA NO HA PRESENTADO UN PLAN DETALLADO PARA MEJORARLA. ASIMISMO, PROSIGUIO, ES IMPORTANTE RECORDAR QUE ALGUNAS DE SUS PROPUESTAS, COMO AUMENTAR ARANCELES EN DETERMINADOS ARTICULOS O SECTORES DE LA ECONOMIA, O ACABAR CON LA RELACION COMERCIAL CON MEXICO, NO ES UNA DECISION PERSONAL. “TRUMP SE VALE DE LAS PERCEPCIONES, LO QUE LE PREOCUPA A LA POBLACION”, ABUNDO. ELAINE LEVINE LEITER, INVESTIGADORA Y EXPERTA EN MIGRACION Y MERCADOS LABORALES, CONSIDERO QUE LA SOCIEDAD ESTADUNIDENSE ESTA DIVIDIDA Y AMBOS ASPIRANTES SE ENCUENTRAN DESACREDITADOS, POR LO QUE, AL PARECER, LO DECISIVO EN ESTA ELECCION SERA CUAL DE ELLOS DESPERTARA MAS ANIMADVERSION. “PARECIERA QUE EL VOTO POR TRUMP SERA POR NO VER A HILLARY EN LA CASA BLANCA”, CONCLUYO.
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 | 0.002 | 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 | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".