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Enregistrement W2610350657

Conflict or cooperation? The successful resolution of U.S. trade disputes.

2003· article· en· W2610350657 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Beth Shulman

Notice bibliographique

RevueDeep Blue (University of Michigan) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConflict resolutionResolution (logic)International tradePolitical scienceBusinessComputer scienceLawArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the end of WWII, the liberal trade regime has seen an unprecedented rate of expansion and growth. Trade between the U.S.A. and its largest trading partners has been at the forefront of this expansion. With this growth in trade has come changes in the nature of trade disputes. This growth and change, though, has resulted in a system of dispute resolution that varies among the U.S.A.'s trade partners through governmental behavior in the resolution of these disputes. The evolution of trade dispute behavior is evident in the U.S.A.'s use of both domestic and international trade dispute mechanisms, specifically anti-dumping, countervailing duty, Section 301, GATT, and the U.S.-Canada Free Trade Agreement mechanisms. This study examines variance in the U.S.A.'s use of these trade dispute mechanisms with Canada, the European Union, and Japan from 1979--1994 using cross-sectional data and statistical analysis. This study finds that the target country argument, developed herein, explains U.S. trade dispute behavior. The target country argument posits that the use of specific trade dispute mechanisms and the degree of conflict escalation is dependent upon the past relationship with that specific trade partner. Put most simply, the U.S.A.'s use of trade dispute mechanisms varies with the trade dispute partner and the information gathered in each dispute is context specific. Contrary to conventional wisdom, it is found that variance in trade dispute resolution is not explained solely by either interdependence or to domestic interest groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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