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Enregistrement W2088619912 · doi:10.1111/j.1467-9701.2006.00796.x

How Does Free Trade Become Institutionalised? An Expected Utility Model of the Chrétien Era

2006· article· en· W2088619912 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Lusztig, Patrick James

Notice bibliographique

RevueWorld Economy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFree tradeOpposition (politics)EconomicsLiberalizationFree marketFree trade agreementInternational tradeInternational economicsPolitical economyLaw and economicsPolitical scienceLawPoliticsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper seeks to go beyond the question of ‘why free trade?’ and pursues issues related to the tendency for controversial free trade agreements to become institutionalised. In other words, why do opponents of free trade not mobilise to overturn it? Even more puzzling, why do opposition parties, which had opposed passage of free trade in the first place, not undo liberalisation undertaken by their predecessors upon coming to power? Rather than seek reversal, it is not uncommon for free trade opponents, upon assuming control of the government, to deepen liberalisation initiatives, hence serving to institutionalise the very policies they had decried vigorously. Seven sections make up this study. It begins with a statement of the basic puzzle and an illustration in the recent Canadian context. The second section is a theoretical discussion of opposition parties and free trade. An expected utility model, based on the limits of rent‐seeking, is introduced in the third and fourth sections, to explain institutionalised free trade. The fifth section provides the background to the case at hand, that is, the evolution of free trade as a politico‐economic issue in Canada. The sixth section applies the expected utility model to the superficially puzzling case of Canadian Prime Minister Jean Chrétien's dramatic about‐face on the issue of trade liberalisation after coming to power. In the final section, the contributions of the model are reviewed, along with directions for future research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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