Notice bibliographique
Résumé
How the environmental provisions in US preferential trade agreements affect both the environmental policies of trading partners and the effectiveness of multilateral environmental agreements. As trade negotiations within the World Trade Organization seem permanently stalled, countries turn increasingly to preferential trade agreements (PTAs) between smaller groups of nations. Many of these PTAs incorporate environmental provisions, some of which require trading partners to enact new domestic environmental laws, and use the enforcement mechanisms available within trade agreements as tools for environmental protection. In Greening through Trade, Sikina Jinnah and Jean-Frédéric Morin provide the first detailed examination of how the environmental provisions in US preferential trade agreements affect both the environmental policies of trading partners and the effectiveness of multilateral environmental agreements. They do so through a combination of in-depth qualitative case studies and quantitative analysis of an original dataset of 688 global PTAs. Jinnah and Morin explore the effects of linkages between PTAs and environmental treaties and the diffusion of environmental norms and policy through PTAs. Centrally, they argue that US trade agreements can serve as mechanisms both to export environmental policies to trading partner nations and third-party countries and to enhance the effectiveness of multilateral environmental agreements by strengthening their enforcement capacity. They caution that PTAs are not a panacea for environmental governance; deeper problems of unsustainable consumption and differential power dynamics between trading partners must be carefully navigated in deploying trade agreements for environmental protection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».