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Enregistrement W1559805119 · doi:10.22004/ag.econ.57330

Trade Friction, Dispute Settlement and Structural Adjustment, Or, Why Canada-Wheat Doesn’t Matter in North American Trade Relations

2010· article· en· W1559805119 sur OpenAlexaffabout
Marc D. Froese

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensBurman University
Organismes subventionnairesOffice of Human Development Services
Mots-clésContext (archaeology)International tradeEconomicsPanel dataAmbiguityInternational economicsPoliticsState (computer science)ProtectionismPolitical scienceEconomyLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the substance of the WTO panel decision for Canada-Wheat as it relates to trade friction in North American agricultural markets. I provide an overview of recent economic literature on state trading enterprises (STEs) and examine the WTO’s approach to regulating the behaviour of STEs. The Canada-Wheat panel was the first WTO panel to consider Canada’s single-desk marketing system for Western Canadian wheat and barley and was the first test of the WTO’s regulation of STEs under GATT Article XVII. The panel rejected the American argument, opting for a line of reasoning that highlights the rules of non-discrimination while maintaining some of the ambiguity of Article XVII. I conclude by examining the competitive pressures that exacerbate trade frictions between North American wheat producers. From a legal perspective, this panel decision is significant because it clarifies the WTO’s position on STEs, to a certain extent. In the context of continental politics, however, the ruling will likely have little impact on Canada/U.S. trade relations because it must be analyzed in relation to the domestic demands that arise from ongoing structural adjustment in both nations’ agricultural sectors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0170,026
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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