Trade agreements and labour standards clauses: Explaining labour standards developments through a qualitative comparative analysis of US free trade agreements
Notice bibliographique
Résumé
Whereas a number of studies have been conducted to investigate causal relations between individual conditions (e.g. trade relations and labour standards), there is a lack of consensus among practitioners and scholars about the conditions that favour or cause labour standards improvements and, specifically, it is still unclear whether the increasing pervasiveness of Free Trade Agreements (FTAs) is conducive to enhancing labour conditions. The aim of this study is to shed light on whether labour clauses in FTAs are conducive to better labour standard practices, whether the content of a clause makes a difference, and whether changes have anything to do with other (external) pressures that play a role in changing labour standards. The main argument of the article is that FTAs do not play a determinant role in improving labour standards in signatory states. The analysis is done by looking at 13 FTAs signed by the United States with 19 countries. The United States is chosen because of its relatively extensive collection of FTAs including different conditions on labour standards. The empirical dataset is analysed with Qualitative Comparative Analysis (QCA) method, which permits to trace the combined effect of independent variables rather than to focus on the direct and individual causality with each of them.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».