50 nuances de conflit en zone grise: l'ingérence étrangère chinoise au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire de maîtrise s’intéresse à l’ingérence étrangère d’origine chinoise au Canada. Cette dernière est un phénomène qui, d’une part, est souvent exploré en silo dans la littérature et qui, d’autre part, est ambigu et difficile à cerner. En effet, les actions pouvant être interprétées comme de l’ingérence étrangère sont nombreuses, de natures variées et sont employées par des acteurs, étatiques comme privés, étant difficiles à identifier. Le présent mémoire entend adopter une approche centralisée pour parler de l’ingérence étrangère dans toute sa complexité. Pour ce faire, c’est sous la loupe de la théorie du conflit en zone grise que les actions d’ingérence étrangère chinoise au Canada sont analysées. Cette analyse permet d’expliquer en quoi les actions d’ingérence chinoise en sol canadien constituent un conflit en zone grise et de revisiter les typologies existantes des stratégies et mécanismes d’influence observables au Canada. Ce mémoire permettra également de faire état des connaissances actuelles en matière d’ingérence chinoise au Canada et d’ouvrir la discussion concernant les avenues de prévention et de dissuasion que le pays peut emprunter à l’avenir.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".