Expanding the Movement of Natural Persons Through Free Trade Agreements? A Review of CETA, TPP and ChAFTA
Notice bibliographique
Résumé
Researchers and international institutions have tried to solve a fundamental paradox in the politics of migration. While introducing stricter migration policy stands high on the agenda of many countries, demographic facts suggest that they will need to introduce more extensive labour immigration to avoid labour shortages. Meanwhile, attempts to introduce a legally binding international regime on labour mobility, most ambitiously through Mode 4 of the General Agreement on Trade in Services (GATS) and as requested by developing countries, have had limited success. This article explores one of the political options for resolving this: regulating the movement of natural persons through free trade agreements. It examines three recently concluded free trade agreements (FTAs), the EU–Canada Comprehensive Economic and Trade Agreement (CETA), the China–Australia Free Trade Agreement (ChAFTA) and the Trans-Pacific Partnership (TPP), in an attempt to answer two questions. First, do the signatories commit to more expansive possibilities for labour mobility than through the GATS? Second, what has the political reception of such measures been? While most of the signatories are willing to schedule more far-reaching commitments through FTAs than through the GATS, these commitments typically fall within the realm of existing work permit systems in domestic law. In addition, we find examples of political backlash in countries that have included somewhat more ambitious mobility provisions in FTAs, particularly in Australia. These FTAs may still play a role by improving mutual recognition of skills, and limiting the impact of national reforms to restrict labour migration. However, we conclude that FTAs appear to be neither a manifestly successful instrument for significantly liberalizing labour mobility, nor an evidently desirable one. We call for a more holistic approach that refrains from temporary labour mobility programmes to meet permanent demand for labour, with respect for migrant workers’ rights at its core.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».