The goals of the EU seal products trade regulation: from effectiveness to consequence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT When policies are adopted, it seems reasonable to assume that they address a certain issue and provide means to mitigate specific problems. This seems the case with the EU's regime on trade in seal products, but it becomes evident that the goal formulation in this case is blurry and unclear. Taking animal welfare, the so-called ‘Inuit exemption’, and internal market harmonisation into account, this article examines the goals of the seal products trade regime and how they are applied. It becomes clear that the attainment of goals bears consequences that are unprecedented due to conceptual and formulation difficulties. Given the indistinct goal formulation during the policy-shaping process and the goal formulation in the policy itself, it seems fair to say that the regime does not aim to improve animal welfare standards in the commercial seal hunt, but rather aims to shut down the commercial hunt completely. This, however, affects Inuit and non-Inuit seal hunters equally and is inconsistent with secondary goals that are formulated in the EU's documents relating to the Arctic. Therefore, the seal products trade regime has consequences that challenge the EU's ambitions in the north.
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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 | 0,026 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».