Mind the compliance gap: managing trustworthy partnerships for sustainable development in the European Union's free trade agreements
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen intensified interest in the labour and environment provisions in the EU's FTAs. The question has arisen whether the incorporation of 'trade and sustainable development' (TSD) chapters in the EU's FTAs deliver on their promise of using the EU's trade power to effectively promote the protection of the environment and improved working conditions in third countries. In particular, the compliance gap between the TSD provisions and their implementation has come to the forefront of the debate. Concerns have been raised that the EU's'promotional approach' based on dialogue and cooperation is less effective that the 'sanctions-based' approach followed by the US and Canada. This article examines the mechanisms for compliance in the TSD chapters in recent EU FTAs and argues that they hold greater promise for real improvements in labour and environmental standards than a sanctions-based enforcement system. However, it posits that, to be effective, and thereby gain the trust of civil society, the EU's 'promotional' approach must be supported by effective mechanisms for transparency, institutionalised dialogue and accountability.
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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 | 0,059 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,016 |
| Communication savante | 0,023 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».