Bibliographic record
Abstract
L’année 2021 a décidément été marquée au fer rouge par la pandémie de COVID-19. Replis nationalistes notamment chez notre voisin du sud, pénurie de main-d’œuvre et confinements à répétition, entre autres en Chine, ont provoqué des ruptures dans les chaînes d’approvisionnement comme jamais. Néanmoins, le Rapport sur le commerce mondial 2021 considère que le commerce s’est montré plus résilient que lors de la crise financière mondiale de 2008: “Il a aidé les pays à faire face à la crise en facilitant l’accès aux fournitures médicales, aux produits alimentaires et aux biens de consommation, et en contribuant à leur redressement économique.”1 Au niveau canadien, les enjeux d’approvisionnement, entre autres de puces et de semi-conducteurs, ont affecté la production manufacturière. La hausse des prix des matières premières a provoqué une augmentation des prix à la consommation. Si le citoyen a subi ce phénomène, les entreprises ont vu la valeur de leurs exportations augmenter, plafonnant à un niveau jamais vu de 637 milliards de dollars américains.2 C’est donc dire que le Canada a non seulement rattrapé le déficit de l’année 2020, mais a surpassé les résultats de l’année 2019, de 7 pour cent.3 Au niveau des importations, les résultats atteignent aussi des chiffres records avec une hausse de 12,2 pour cent comparativement à 2020 et de 2,7 pour cent par rapport à 2019.4
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.540 | 0.338 |
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".