Bibliographic record
Abstract
Les élections canadiennes du 21 octobre 2019 ont permis au Premier ministre libéral Justin Trudeau de conserver le pouvoir à la tête d’un gouvernement minoritaire. Les libéraux ont subi d’importantes pertes en voix et en sièges consécutives aux fortes déceptions liées à la politique et à la personnalité de Justin Trudeau. Plusieurs facteurs ont cependant aidé les libéraux à limiter leurs pertes en sièges : la polarisation des votes au Québec entre les libéraux et le Bloc sur la loi 21, l’impopularité du gouvernement provincial conservateur en Ontario, une répartition géographique des suffrages plus favorable que celle des conservateurs, un leader conservateur, Andrew Scheer, peu attractif. Les conservateurs ont échoué à reprendre le pouvoir à Ottawa bien qu’ils aient obtenu un peu plus de suffrages que les libéraux et ils ont été débordés au Québec par le Bloc dans l’électorat de la CAQ. Le Bloc québécois est le seul véritable vainqueur de ces élections grâce à sa défense de la loi 21. Le NPD n’a réussi à limiter son déclin que dans le Canada anglophone, perdant la quasi-totalité de ses sièges au Québec. Les Verts, bien qu’en progression, ont obtenu un résultat décevant, inférieur à celui de 2008, malgré une conjoncture très favorable.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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".