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Enregistrement W3001762395

Cross-border trade in services under modern EU trade agreements : An example: Boosting Finnish trade in services

2020· dissertation· en· W3001762395 sur OpenAlexaboutno aff
Siiri Valkama

Notice bibliographique

RevueUTUPub (University of Turku) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational tradeBoosting (machine learning)Trade in servicesBusinessInternational economicsTrade barrierEconomicsComputer scienceArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International trade has taken centre stage in the international politics, with even trade wars making headlines. The World Trade Organization (WTO) is failing due to the suspension of the Doha-round negotiations and its Appellate Body being rendered inoperative. This has meant that the focus of trade negotiations has shifted more towards the bi- and plurilateral level discussions. These new generation trade agreements include the liberalisation of services, a sector which has been one of the latest and perhaps most difficult fields to liberalise. This study takes the Finnish services trade under the Comprehensive Trade and Economic Agreement (CETA) as an example case in point. As far as trade agreements go, CETA, the mega-regional trade agreement between the EU and Canada has been a trail blazer: the first one to come into force and start to take effect. It extensively liberalises trade in services.
\n
\nThe aim of this study is to find out how new generation EU trade agreements can promote Finnish trade in services. The theory section reviews literature on trade policy and trade in services and draws together a framework useful for the purpose of this study. The applied research approach was a qualitative one, since the researcher wanted to understand an ongoing phenomenon more deeply. Both primary expert interviews and secondary textual data were used as source of information for a qualitative thematic analysis.
\n
\nThe main results are focused on how the agreements can be foreseen to benefit companies. The potential for new trade in services that EU trade agreements grant for European (and Finnish) companies is significant and the Canadian market can serve as a pilot for other destinations. The economic impact on Finnish companies’ service exports would seem to be limited as Canada is not among Finland’s biggest trade partners. That could change, however, as the countries have a lot in common. The responsibility for taking advantage of these freshly negotiated comprehensive preferential trade agreements (PTAs) lies in the hands of companies, as the benefits of preferential trade agreements do not take effect automatically. The key in being able to exploit the new opportunities is providing the right advice and easily available support and guidance for companies. For that, cooperation on the EU and national levels are needed, as well as pooling the knowledge of the public and the private sector.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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