Softwood Lumber's "Termite" Problem: Why the Extension of the 2006 Softwood Lumber Agreement Is Right for Softwood Lumber but Wrong for the Multilateral Trading System
Notice bibliographique
Résumé
SOFTWOOD LUMBER'S "TERMITE" PROBLEM 167countries trading over $597 billion during 2011 alone.12 More specifically, Canada has historically been the largest source of lumber imports in the United States.13 Culminating with the SLA 2006, the most recent developments in the softwood lumber dispute resulted from what commentators have labeled a "hydra" of litigation.14 Disputes were settled under Chapters 11 and 19 of the North American Free Trade Agreement (NAFTA), the World Trade Organization (WTO) dispute settlement system, and within U.S. domestic courts.15 This overlap is a result of the proliferation of preferential trade agreements (PTAs) 16 within the international trading system, which enable parties to seek recourse under multiple dispute settlement regimes. 17Although NAFTA contains a choice of forum clause intended to prevent overlap in dispute settlement, 18 the clause does not apply to final AD or CVD determinations, such as those at issue in the 12 Top Trading Partners, U.S. CENSUS BUREAU, http://www.census.gov/foreign-trade/statistics/highlights/top/top1112yr.html(last visited Dec. 19, 2012).
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 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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».