A Closer Look At WTO’s Third Pillar: How WTO Committees Influence Regional Trade Agreements
Notice bibliographique
Résumé
This paper illustrates how the work of World Trade Organization’s (WTO) standing bodies—its ‘Third Pillar’, as we will call it—is inspiring parties in regional trade agreements (RTA) negotiations and contributing to deeper integration. We focus on the work of the WTO technical barriers to trade (TBT) Committee and explore, as a case study, the extent to which the Committee's decision on principles for development of international standards (the Six Principles) has shaped provisions in RTAs. This Decision, arguably the most important decision taken by the TBT Committee, is meant to clarify which international standards may be a relevant basis for TBT measures; an issue that has been left undefined under the WTO TBT Agreement. Our analysis covers 260 RTAs, and shows that one quarter of RTAs has sharpened and hardened the Committee’s decision by making it directly applicable to Parties (in RTAs) whereas under the WTO they are ‘merely’ recommendations. A small number of RTAs follow a different approach and explicitly name the sources of relevant international standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,026 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».