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Enregistrement W2782515438

The Rising Trend of Including Investment Chapters into PTAs

2017· article· en· W2782515438 sur OpenAlexaboutno aff
Szilárd Gáspár-Szilágyi, Maxim Usynin

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueState Capitalism and Financial Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvestment (military)EconomicsPolitical scienceLawPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of a rising number of preferential trade agreements (PTAs) that include investment protection provisions traditionally found in bilateral investment treaties (BITs), this chapter has a double purpose. First, based on an empirical analysis of 158 post-North American Free Trade Agreement (NAFTA) PTAs, we conclude that three categories of countries/regional economic integration organisations (REIOs) exist: those that regularly include investment chapters into their PTAs (Japan, the United States, Canada, the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN), Australia and the Caribbean Community (CARICOM)), those that are finding their voice in international investment law and increasingly include such chapters (India, China, the European Union and Chile) and those that have an adverse position towards it (Brazil and the Southern Common Market (MERCOSUR)) or defer the inclusion of such provisions to further negotiations (African Plurilaterals, Morocco and South Africa). Second, we look at the drivers behind including/excluding investment protection provisions into/from PTAs. Some drivers will be readily apparent from the data collected for the purpose of answering the first question, while other drivers will need a more detailed discussion. These drivers are: (a) the weaker party accepts/uses templates of more powerful states; (b) states/REIOs wish to pursue more comprehensive and resource-friendly negotiations; (c) states/REIOs want to achieve a more coherent application of international economic law.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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