Évaluation et recommandations
Bibliographic record
Abstract
Les récents résultats économiques du Canada ont été meilleurs que dans la plupart des autres pays de l’OCDE. Plus précisément, et malgré l’étroitesse de l’intégration commerciale, le ralentissement de l’activité en 2001 a été de plus courte durée et la reprise qui s’en est suivie plus vigoureuse qu’aux États-Unis. Les résultats du Canada en matière de création d’emplois, exceptionnellement bons en 2002 après une simple pause l’année précédente, se sont également présentés sous un jour nettement plus favorable. Ils ont bénéficié d’un cycle d’investissement dans les TIC moins prononcé et d’un moindre impact de la baisse des cours des actions ; par ailleurs, le pays est doté d’un secteur de l’automobile proportionnellement plus important qui a profité d’une vive expansion de la demande en 2002, grâce à l’assouplissement antérieur de la politique monétaire intervenu dans les deux pays. Cela étant, ces récentes performances témoignent aussi d’une amélioration de la capacité de résistance de l’économie à des chocs externes. Cette amélioration s’explique en partie par les réformes structurelles antérieures qui ont accru la flexibilité, mais aussi par l’assainissement des finances publiques et la mise en place d’un cadre monétaire crédible dans les années 90, tous ces facteurs ayant contribué à abaisser les taux d’intérêt réels viables et ouvert la possibilité de mettre en œuvre une politique monétaire anticyclique efficace.
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 | 0.095 | 0.344 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.006 |
| Open science | 0.006 | 0.005 |
| Research integrity | 0.009 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.130 | 0.039 |
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".