Bibliographic record
Abstract
Les smartphones et les équipements des réseaux Internet du groupe chinois Huawei contiendraient, selon les autorités américaines, des fonctionnalités ou des logiciels qui pourraient servir à l'espionnage. À ces soupçons supposés se rajoute l'obligation pour les entreprises chinoises de collaborer, en matière d'information, avec les autorités politiques si ces dernières l'exigent. Faut-il en déduire que Huawei serait lié au pouvoir chinois ?Pékin se défend en invoquant une concurrence « déloyale et méprisable » qui vise simplement à étouffer la concurrence et à empêcher l'expansion de Huawei dans le domaine de la technologie. L'arrestation très médiatisée, début décembre 2018 au Canada à la demande des États-Unis, de la directrice financière du géant des télécoms chinois Huawei, par ailleurs fille du patron et fondateur du groupe, a relancé les rivalités. Des soupçons de violation des sanctions américaines contre l'Iran pèseraient sur elle.Ces signaux soulignent que la guerre froide technologique entre les États-Unis et la Chine est bel et bien déclarée, sur fond d'arrivée de la nouvelle génération des réseaux mobiles, la 5G. Dans ce contexte, ne s'agit-il pas simplement d'une extension de la concurrence, dans le domaine des infrastructures, aux technologies de réseau ?
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".