Bibliographic record
Abstract
Le Canada doit poursuivre la mise en œuvre de son programme de développement durable et s’employer à relever ses défis les plus urgents, au nombre desquels, notamment, l'atonie qu’affiche la croissance de sa productivité, les inégalités socio-économiques persistantes que connaît le pays, ainsi que l’obligation qui lui est faite d’accélérer la réduction de ses émissions de gaz à effet de serre s’il souhaite atteindre la neutralité carbone à l’horizon 2050, comme le prévoit son ambitieux plan d'action environnemental. Le Canada a toujours été ouvert à l’investissement et aux échanges commerciaux. Le stock d'investissements directs étrangers (IDE) en pourcentage du produit intérieur brut (PIB), indiquant le poids économique de l’investissement étranger, a progressé au fil du temps et il ressort aujourd’hui plus élevé que dans la plupart des autres pays de l'OCDE. La plus grande part du stock d'IDE se concentre dans les services, en particulier dans la gestion de sociétés et d'entreprises, la finance et les activités d'assurance, et le commerce. Certains secteurs manufacturiers, en particulier ceux des produits chimiques, des denrées alimentaires et boissons, et des produits du pétrole et du charbon, ainsi que l'extraction gazière et pétrolière, ont également bénéficié d'importants investissements étrangers, prenant notamment la forme de projets d’extension et de nouvelles implantations d'entreprises étrangères (IDE ex nihilo). D'autres secteurs tels que l'industrie manufacturière, l'agriculture, les services d’utilité publique et la construction attirent des niveaux relativement plus faibles d'IDE au Canada. La majorité des projets d'IDE ex nihilo se concentrent en Ontario, en Alberta, en Colombie-Britannique et au Québec, qui sont les provinces les plus densément peuplées et les centres d'activité économique les plus dynamiques.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.462 | 0.196 |
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".