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Enregistrement W2591893599 · doi:10.1177/0020702017691312

The challenges of federalism to Canada’s international trade relations: The Canada–European Union Comprehensive Economic and Trade Agreement

2017· article· en· W2591893599 sur OpenAlexaffabout
Ali Tejpar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Canada s Journal of Global Policy Analysis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFederalismInternational tradeCooperative federalismEuropean unionContext (archaeology)SummitNegotiationEconomic integrationTrade barrierInternational free trade agreementPolitical scienceTrade agreementEconomicsInternational economicsFree tradePoliticsLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the first “second-generation” free trade agreements that address indirect and non-tariff barriers, the Canada–European Union Comprehensive Economic and Trade Agreement (CETA) is likely to serve as an international model. CETA, however, highlights significant challenges for Canadian federalism in both the negotiation and implementation processes of this and any such future trade agreements. While the inclusion of sub-federal governments allows for provinces/territories to help shape the provisions that fall within their jurisdictions, this paper argues that subsequent challenges arise in conveying a unified Canadian commitment to implement the agreement. Overall, the CETA negotiations demonstrated the significant institutional weaknesses of current federal–provincial/territorial relations with respect to international trade agreements. In the Canadian context, this suggests a need for “summit federalism” to ensure that all federal–provincial/territorial governments align their terms and interests and convey a unified commitment to fulfilling Canada’s current and future international trade agreements.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0240,009
Communication savante0,0170,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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