Gouvernance multiniveau et négociations commerciales : le rôle du Québec et de l’Ontario dans la renégociation de l’ALÉNA, du PTPGP et de l’AECG
Bibliographic record
Abstract
Les gouvernements infranationaux, comme les provinces canadiennes, ne sont pas considérés comme des acteurs importants dans la recherche sur les négociations commerciales. Cette négligence contraste grandement avec l’impact que ces gouvernements ont maintenant sur les accords commerciaux internationaux ainsi qu’avec les effets grandissants de ces accords sur les champs de compétence et les intérêts de ces gouvernements. Les accords commerciaux de « nouvelle génération » abordent de plus en plus des domaines relevant de la compétence des gouvernements infranationaux, qu’il s’agisse des marchés publics, du travail, des monopoles et des sociétés d’État, des investissements, de l’environnement ou du développement durable. Cette évolution a rendu l’implication des gouvernements infranationaux plus critique. Afin d’éviter de devenir de simples exécutants, des accords commerciaux négociés par les gouvernements centraux, les gouvernements infranationaux, comme les provinces canadiennes, se sont davantage impliqués et ont exercé une plus grande influence dans les négociations commerciales. Toutefois, cette situation ne reflète pas une progression linéaire. Lors de la récente renégociation de l’ALÉNA, les provinces canadiennes ont tenu un rôle moins important que lors de la négociation de l’AECG, mais un plus grand rôle que lors de la négociation du PTPGP. Cet article compare le rôle joué par l’Ontario et le Québec dans la renégociation de l’ALÉNA avec les négociations de l’AECG et du PTPGP.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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".