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Enregistrement W3022538074 · doi:10.1186/s12992-020-00565-4

USMCA 2.0: a few improvements but far from a ‘healthy’ trade treaty

2020· article· en· W3022538074 sur OpenAlexaffabout
Ronald Labonté, Deborah Gleeson, Courtney McNamara

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Healthcare and Medical Tourism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplaintTreatyPoliticsCompetition (biology)BusinessPublic economicsInternational tradePolitical scienceEconomicsInternational economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The USMCA (NAFTA 2.0), although signed over a year ago, went through several months of renegotiation of certain of its new rules that the Democrat-controlled US Congress wanted altered or strengthened. In December a 'Protocol of Amendment' was agreed upon and signed by the three Parties (the USA, Mexico, and Canada). A number of tough, new measures governing pharmaceuticals were revised or deleted, making it potentially easier for generic competition and lower drug costs in all three countries. Rules on protection of labour rights were also strengthened, lowering the threshold at which a complaint of unfair labour practices could be initiated. Procedures for investigating such a complaint or resolving a formal dispute were also improved. Similar procedural improvements were made on measures affecting environmental protection. These Protocol agreements are more health-positive than health-negative, and in the case of pharmaceuticals are of significant impact. Overall, however, these amendments are simply a political fine-tuning of the agreement. Concerns raised in our earlier health impact assessment of the USMCA, notably how the agreement's regulatory reforms reduce public health policy flexibilities, remain. The agreement continues to subordinate known or potential health costs of many of its measures to dubious claims of aggregate economic gains. Moreover, these gains, if materialized, are likely to accrue to those atop the income/wealth hierarchies in all three nations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0120,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,007

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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