Del abrazo al rechazo: cómo Trump 2.0 reconfiguró la relación entre Canadá y EE.UU.
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este artículo es exponer el devenir de la relación entre Canadá y Estados Unidos durante los primeros seis meses de la segunda presidencia de Trump, que comenzó en enero de 2025. Para ello, se propone indagar en la agenda de esta relación así como identificar los principales puntos que dieron lugar a tensiones entre los vecinos, para finalmente presentar los impactos de estas cuestiones al interior de Canadá. No resulta una novedad afirmar que Ottawa y Washington han construido una de las relaciones más sólidas y estables del sistema internacional, basada fundamentalmente en una estrecha alianza económica y militar. El alcance de esta relación que ilustra la citada frase se refleja en los números. Por ejemplo, los países comparten la frontera más extensa del mundo; el comercio bilateral asciende a mil millones de dólares diarios; Canadá es el principal mercado de exportación de Estados Unidos; y éste representa cerca del 50% de la inversión extranjera directa en Canadá (Ventas, 2025). A pesar de estos datos, esta estabilidad histórica comenzó a tambalear en los últimos meses, en medio de una relación bilateral que atraviesa ciertas tensiones desde la llegada de Donald Trump a la presidencia de Estados Unidos en enero de 2025. Ya durante su primera presidencia (2017-2021), la relación bilateral había experimentado tensiones como resultado de la renegociación del Tratado de Libre Comercio de América del Norte (TLCAN, desde 2020 denominado CUSMA, que son las siglas en inglés de Canada- United States- Mexico Agreement), por la imposición de aranceles al acero y al aluminio canadienses y por fricciones personales entre ambos mandatarios. Pero en lo que va de Trump 2.0 esas tensiones se profundizaron y colocaron la relación en una cuerda floja.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".