Les négociations commerciales entre le Mercosur et le Canada : processus et enjeux
Bibliographic record
Abstract
Depuis 2018, le Canada et les pays du Mercosur négocient un accord de commerce de nouvelle génération. Cette négociation commerciale n’est pas sans défis. En effet, il s’agit d’une négociation entre une fédération (le Canada) et un regroupement de pays (Mercosur), dont deux fédérations, qui ont leurs propres logiques de négociation. Les relations commerciales bilatérales entre le Canada et les pays du Mercosur sont modestes. Les exportations canadiennes totalisaient 2,3 milliards de dollars contre 6,6 milliards pour les exportations des pays du Mercosur. Dans le cas du Canada, il est loin d’être certain que les agriculteurs sous gestion de l’offre en matière agricole, tout comme plusieurs premiers ministres provinciaux, accepteront des concessions en matière agricole pour un meilleur accès au marché des pays du Mercosur. Du côté du Mercosur, c’est le secteur industriel, notamment au Brésil et en Argentine, qui a tendance à résister aux concessions. Contrairement au Canada, l’intérêt stratégique de l’ensemble des pays du bloc converge vers l’ouverture du marché agricole. L’objectif de cet article est d’exposer de manière comparée les intérêts des pays du Mercosur, avec un accent sur le Brésil, et du Canada dans le cadre de ces négociations commerciales. Il cherche également à décrire comment se déroulent les négociations afin de mieux comprendre la dynamique en place
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".