Bibliographic record
Abstract
Les écrits sur les relations canado-américaines négligent les travaux sur la géo-économie, pour ce qui est de comprendre l’impopularité de Donald Trump au Canada durant son mandat à la Maison-Blanche. Définissant la géo-économie comme l’importation de la logique du conflit militaire dans le vocabulaire et la mise en oeuvre des politiques économiques et commerciales d’un État (Luttwak 1990), nous nous inspirons des travaux sur la « géopolitique tabloïde » de François Debrix (2008) pour qualifier la politique de Trump à l’égard du Canada de « géo-économie tabloïde ». Après avoir énoncé les principaux piliers de cette doctrine, dont la tendance de Trump à s’inspirer des procédés d’expression et du style des journaux à sensation pour décrire les enjeux canado-américains, nous montrons comment le milliardaire transforme la relation canado-américaine en important à la Maison-Blanche cette vision du Canada qui ne disparaîtra peut-être pas entièrement après qu’il ait quitté la présidence.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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; 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".