MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2026236001 · doi:10.1017/s0020818311000257

Why Do Some Countries Get Better WTO Accession Terms Than Others?

2011· article· en· W2026236001 sur OpenAlexaff
Krzysztof Pelc

Notice bibliographique

RevueInternational Organization · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccessionLiberalizationInternational economicsOpposition (politics)EconomicsReciprocity (cultural anthropology)DemocracyProduct (mathematics)Market accessInternational tradeBusinessPolitical scienceEuropean unionMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The process by which countries accede to the World Trade Organization (WTO) has become the subject of considerable debate. This article takes a closer look at what determines the concessions the institution requires of an entrant. In other words, who gets a good deal, and who does not? I argue that given the institutional design of accession proceedings and the resulting suspension of reciprocity, accession terms are driven by the domestic export interests of existing members. As a result, relatively greater liberalization will be imposed on those entrants that have more valuable market access to offer upon accession, something that appears to be in opposition to expectations during multilateral trade rounds, where market access functions as a bargaining chit. The empirical evidence supports these assertions. Looking at eighteen recent entrants at the six-digit product level, I find that controlling for a host of country-specific variables, as well as the applied protection rates on a given product prior to accession, the more a country has to offer, the more it is required to give. Moreover, I show how more democratic countries, in spite of their greater overall depth of integration, exhibit greater resistance to adjustment in key industries than do nondemocracies. Finally, I demonstrate that wealth exhibits a curvilinear effect. On the one hand, institutionalized norms lead members to exercise observable restraint vis-à-vis the poorest countries. On the other hand, the richest countries have the greatest bargaining expertise, and thus obtain better terms. The outcome, as I show using a semi-parametric analysis, is that middle-income countries end up with the most stringent terms, and have to make the greatest relative adjustments to their trade regimes.

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)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeObservationnel
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

Citations91
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational OrganizationMême sujetGlobal trade and economicsTravaux en français237 207