Régionalisation du commerce électronique : une perspective canadienne
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire présente une analyse du modèle canadien du commerce électronique à partir des accords régionaux notamment l’Accord économique et commercial global entre le Canada et l’Union européenne (AECG), le Partenariat Trans pacifique global et progressiste (PTPGP) et l’Accord Canada-États-Unis-Mexique (ACEUM). Selon nos résultats, le Canada a été le premier État à conclure un chapitre sur le commerce électronique avec l’UE. Ce chapitre s’articule par une coopération réglementaire et une reconnaissance mutuelle en matière de protection de données personnelles numériques utilisant un langage plutôt discrétionnaire. Par contre, le PTPGP propose un modèle axé sur l’importance des transmissions transfrontières de données électroniques. Compte tenu de l’hétérogénéité des acteurs étatiques, le Canada n’a pas pu conserver une haute protection de données personnelles. La structure de l’ACEUM reprend et approfondit les éléments essentiels du PTPGP, mais elle renforce également la protection de la vie privée. De ce fait, le mémoire retrace les grandes lignes du modèle canadien du commerce électronique dans ces accords. Celles-ci répondent aux transformations économiques et technologiques axées sur l’importance des données numériques tout en gardant une latitude pour poursuivre des objectifs légitimes de politique publique nationale. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : commerce électronique, régionalisation, Canada, accords commerciaux
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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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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 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".