La Chambre de Commerce Française de Montréal : promouvoir les échanges économiques entre la France et le Canada
Bibliographic record
Abstract
La Chambre de Commerce Française à Montréal (CCFM) est une des toutes premières chambres de commerce françaises créées à l’étranger, la troisième sur le continent américain. La présence d’une forte communauté francophone, la découverte par les Français des Canadiens français et la quête de ces derniers pour retrouver leurs origines dans un mouvement très ambivalent de part et d’autre, conduit à penser, dans le grand cycle de croissance des économies européennes et nord-américaines, qu’il existe un marché canadien pour les produits français. Le personnel consulaire, Consul Général en tête, est chargé en 1886 par le gouvernement français de créer une Chambre à Montréal, la grande métropole économique du Canada. Malgré une réelle activité conforme à sa mission, la signature de deux conventions commerciales entre la France et le Canada, les résultats restent en deçà des objectifs bien que les échanges connaissent une nette augmentation en volume et en valeur. Le travail effectué par ces Français établis à Montréal, membres actifs de la CCFM, ont sans aucun doute contribué à cette évolution positive qui a pour origine une meilleure connaissance réciproque des économies des deux pays.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".