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Enregistrement W2600544451

Taking into account of the environment in free-trade agreement impact assessments [Prise en compte de l'environnement dans l'évaluation des impacts des traités de libre-échange]

2016· preprint· fr· W2600544451 sur OpenAlexaboutno aff
Robert Joumard

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic impact analysisImpact assessmentEnvironmental impact assessmentSustainabilityEuropean unionExternalityValuation (finance)Consumption (sociology)EconomicsNatural resource economicsBusinessInternational tradePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several large treaties are being negotiated or ratified today: between the European Union and the United States or Canada, the Trade in service agreement, three projects between EU and Africa, or the Transpacific agreement. We evaluate the methods of the many socio-economic impact studies of these treaties. Most of them take into account only the direct costs for the companies and not the external costs, social or environmental, which are much higher. The environmental impacts are taken into account only through sustainability impact assessments, whose input data are results of socio-economic impact studies. These impact assessments, in their most serious part, translate the economic impact assessments into impacts on pollutant emissions, consumption of raw materials or waste generation through inventory methods. But an inventory is only the first phase of an impact assessment. These studies try also to assess the impacts on other environment and sustainability aspects, as biodiversity, culture, inequalities, etc. but with a biased strictly economic rationality, without drawing on the variety of disciplines necessary for such exercises.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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