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Enregistrement W2782410272 · doi:10.1017/s0020589317000537

SHELTERING GOVERNMENT SUPPORT TO ‘GREEN’ ELECTRICITY: THE EUROPEAN UNION AND THE WORLD TRADE ORGANIZATION

2018· article· en· W2782410272 sur OpenAlexaboutno aff
Gracia Marín Durán

Notice bibliographique

RevueInternational and Comparative Law Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyEuropean unionGovernment (linguistics)PoliticsInternational tradeRenewable energyEnergy subsidiesBusinessParallelsEconomicsPublic economicsEnergy policyPolitical scienceLawMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since theCanada – Renewable Energy (2013)dispute at the World Trade Organization (WTO), the WTO Agreement on Subsidies and Countervailing Measures (SCM) has been the focal point of academic debate on the trade-environment interface, with a growing consensus that WTO subsidy rules need to be revisited with a view to securing ‘policy space’ for government support for renewable energy. This article explores whether, as suggested by some scholars, the European Union (EU)’s system of justifications for renewable energy aid could serve as a source of inspiration for the WTO. While this proposition may appear attractive at first sight, it is hardly conceivable, or even desirable, that the EU's approach to sheltering government support for renewable energy could be transposed to the WTO. This is because the two systems of subsidy control are fundamentally different in both substantive and procedural terms and, importantly, these differences reflect distinct objectives and political/institutional contexts. Nonetheless, this comparative analysis sheds light on where the key challenges lie for the WTO in ensuring that international trade rules and climate change mitigation objectives are mutually supportive. It is argued that the case for reviewing the SCM Agreement cannot be made by simply forging parallels with the EU's regulatory model, but needs to be carefully construed on the basis of a proper understanding of whether and how green policy space is actually constrained under the current WTO subsidy and trade remedy rules. However, this requires better information on existing WTO members’ practice in relation to renewable energy subsidies, as well as on their environmental effectiveness and possible trade-distortive impact. In this sense, the most valuable lesson that the WTO can draw from the EU's regulatory experience is the imperative of improving the transparency and knowledge-enhancing elements of its subsidy control system.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0100,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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