Le chant des sirènes et la politique étrangère canadienne sur le climat : bilan du gouvernement Trudeau
Bibliographic record
Abstract
« Canada is back my friend, and we are here to help ». Telle était la phrase lancée par le nouveau premier ministre Justin Trudeau à son arrivée à la 21e Conférence des Parties (CdP-21) à Paris en 2015. Les attentes étaient fortes, tant sur le territoire canadien que sur la scène internationale : on pouvait légitimement anticiper une nouvelle politique étrangère canadienne à l’égard du climat qui soit plus engagée dans la lutte contre les changements climatiques. Le rôle constructif alors joué par la nouvelle ministre de l’Environnement, Catherine McKenna, dans le dernier droit permettant d’accoucher de l’Accord de Paris en 2015, mais aussi le discours et, plus largement, l’attitude générale du nouveau gouvernement canadien sur cette question avait généré son lot d’espoir dans la lutte globale contre les changements climatiques. Quatre années ont passé, et il devient pertinent de s’interroger sur ce retour annoncé du Canada face aux changements climatiques sur la scène internationale. Plus concrètement, quel bilan pouvons-nous faire de la politique étrangère canadienne à l’égard du climat à l’aube de l’élection fédérale qui approche à grands pas?
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".