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Enregistrement W2753659698 · doi:10.5334/ujiel.435

Trade Measures for Regulating Transboundary Movement of Electronic Waste

2017· article· en· W2753659698 sur OpenAlexaff
Gideon Christian

Notice bibliographique

RevueUtrecht Journal of International and European Law · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeveloping countryInternational tradeBusinessCertificationElectronic wasteIndustrial organizationEconomicsEconomic growthEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International trade in used electrical and electronics equipment (UEEE) provides an avenue for socio-economic development in the developing world and also serves as a conduit for transboundary dumping of waste electrical and electronic equipment (WEEE) also referred to as electronic waste or e-waste. The latter problem arises from the absence of a regulatory framework for differentiating between functional UEEE and junk e-waste. This has resulted in both functional UEEE and junk e-waste being concurrently shipped to developing countries under the guise of international trade in used electronics. Dealing with these problems will require effective regulation of international trade in UEEE from both exporting and importing countries. Although, the export of e-waste from the European Community to developing countries is currently prohibited, significant amount of e-waste from the region continue to flow into developing countries due to lax regulatory measures in the latter. Hence, there is need for a regulatory regime in developing countries to complement the prohibitory regime in the major e-waste source countries. This paper proposes trade measures modelled in line with WTO rules which could be adopted by developing countries in addressing these problems. The proposed measures include the development of a compulsory certification and labelling system for functional UEEE as well as trade ban on commercial importation of UEEE not complying with the said certification and labelling system. The paper then goes further to examine these proposed measures in the light of WTO rules and jurisprudence.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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