Measuring the Cost of Privacy: A Look at the Distributional Effects of Private Bargaining
Notice bibliographique
Résumé
Transparency is one of the most contested aspects of international organizations. While observers frequently call for greater oversight of policy making, evidence suggests that settlement between states is more likely when negotiations are conducted behind closed doors. The World Trade Organization’s (WTO) legal body provides a useful illustration of these competing perspectives. As in many courts, WTO dispute settlement is designed explicitly to facilitate settlement through private consultations. However, this study argues that the privacy of negotiations creates opportunities for states to strike deals that disadvantage others. Looking at product-level trade flows from all disputes between 1995 and 2011, it finds that private (early) settlements lead to discriminatory trade outcomes – complainant countries gain disproportionately more than the rest of the membership. When the facts of a case are made known through a ruling, these disproportional gains disappear entirely. The article also finds that third-party participation – commonly criticized for making settlement less likely – significantly reduces disparities in post-dispute trade. It then draws parallels to domestic law and concludes with a set of policy prescriptions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».