Bibliographic record
Abstract
Poursuite de l’invasion de l’Ukraine, guerre dans la bande de Gaza, crise alimentaire, transition énergétique sans précédent, rééquilibrage géostratégique, montée du populisme, ingérence de toute sorte, explosion du recours à l’intelligence artificielle, inflation à maîtriser, voilà autant de traits caractérisant l’année 2023 et ayant eu le potentiel de redéfinir les relations commerciales mondiales. Dans ce contexte, mu par une nouvelle diplomatie pragmatique,1 le Canada tente d’innover tout en renouant avec son rôle d’antan: préserver ses partenaires usuels tout en développant de nouvelles relations d’opportunité (au risque parfois de piler sur ses valeurs), réinvestir les enceintes internationales avec le dessein de les moderniser, diversifier ses relations en déployant des forces diplomatiques dans de nouveaux territoires et réaffirmer sa souveraineté face à toute sorte de menaces que ce soit en Arctique ou dans le cadre électoral canadien. Ce contexte a nécessairement eu des impacts sur les choix que fait le Canada en matière commerciale.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.418 | 0.206 |
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".