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Record W4210700447 · doi:10.4000/eccs.5051

Opinion publique et politique de défense du Canada à l’ombre de la compétition des grandes puissances

2021· article· fr· W4210700447 on OpenAlexaffabout
Jean-Christophe Boucher

Bibliographic record

VenueÉtudes canadiennes / Canadian Studies · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Policy and Governance
Canadian institutionsUniversity of Calgary
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePublic opinionPhilosophyPolitics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les dernières années ont été marquées par une montée de la rivalité entre la Chine et les États-Unis. Du pivot asiatique de l’administration Obama aux guerres commerciales de l’administration Trump, les relations entre la Chine et les États-Unis se gâtent. Dans une large mesure, ces fluctuations au sein de l’environnement international affectent les États, et plus particulièrement les alliés des États-Unis, tel que le Canada. Plus spécifiquement, est-ce que la rivalité Chine-États-Unis influence la perception des Canadiens sur les questions de politique de défense ? Dans cet article, nous analysons l’attitude des Canadiens en matière de politique de défense à l’ombre de la compétition des grandes puissances. Nous explorons ainsi les facteurs structurant l’opinion des Canadiens en matière de politique de défense, tels que le régionalisme, les facteurs sociodémographiques et la partisanerie. Trois grands thèmes seront explorés : la perception de la menace, l’appuis aux interventions et la confiance du public envers les décideurs et guides d’opinion en matière de politique de défense. Pour ce faire, nous avons organisé un sondage d’opinion publique représentatif de la population canadienne (n=1504 répondants) entre le 21 et 31 août 2020 afin d’examiner ces questions.

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)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.745
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.027
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.274 · 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.

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

Citations2
Published2021
Admission routes2
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