MétaCan
Menu
Back to cohort

Le Canada et le commerce progressiste en matière de droits des travailleurs. Origines et impacts

2021· article· fr· W3122735530 on OpenAlexaffvenueabout
Sylvain Zini

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 2015, les gouvernements Trudeau successifs ont cherché à promouvoir la mise en œuvre d’une politique commerciale progressiste. Cette stratégie s’appuie particulièrement sur l’introduction de nouveaux chapitres ou de nouvelles clauses dans les chapitres existants visant à protéger les droits des Canadiens. En matière de droits des travailleurs, cette dimension progressiste a consisté à modifier à la marge les chapitres existants dans les accords commerciaux qui précédaient 2015. Cet article résume le modèle canadien de clause sociale. Après avoir passé en revue les mécanismes liant accords commerciaux et droits des travailleurs entre 1993 et 2015, l’article résume les recommandations liées à un processus de consultation publique mené en 2017 visant à déterminer les modalités d’une politique commerciale canadienne socialement responsable en matière de droits des travailleurs. Suite à l’analyse des dix recommandations du rapport issu de cette consultation, nous dresserons un bilan des initiatives prises par le gouvernement canadien depuis 2017. Si nous pouvons détecter une inflexion vers une approche plus progressiste, on ne peut pas parler de rupture en matière de droits des travailleurs. Il s’agit de l’approche canadienne existant depuis 2008 et légèrement renforcée. Rien de suffisant pour que l’on puisse affirmer que la politique commerciale canadienne soit aujourd’hui progressiste ou encore socialement responsable.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.882
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.351
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes3
Has abstractyes

Explore more

Same venueInterventions économiquesSame topicSocial Sciences and GovernanceFrench-language works237,207