Réputation et perceptions de l’Union européenne au Canada : un partenaire stratégique superficiel ?
Bibliographic record
Abstract
Historiquement, les relations entre le Canada et l’Union européenne (UE) ont peiné à dépasser un cadre partenarial fondé uniquement sur un intérêt commercial mutuel. Récemment, les deux parties ont ratifié un Accord économique et commercial global et un Accord de partenariat stratégique dans l’espoir de renforcer ce partenariat. À la lumière de ces évolutions, cet article aborde deux questions : à quels défis l’UE est-elle confrontée dès lors qu’il s’agit d’affermir ses liens stratégiques avec le Canada ? Dans quelle mesure les perceptions des acteurs locaux corroborent-elles le discours officiel selon lequel l’UE et le Canada sont des partenaires stratégiques fiables ? À partir d’une analyse de trois groupes d’acteurs – médias de la presse écrite, opinion publique, élites – l’article met l’accent sur trois défis qui se dressent face au renforcement de ce partenariat : la présence fondamentale des États-Unis dans le paysage économique et politique canadien, l’impact négatif des crises vécues par l’UE au tournant des années 2010, et la difficulté pour les Européens à diffuser un message clair à un régime politique divers et multiniveaux comme le Canada.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".