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Enregistrement W3094280588 · doi:10.1017/ajil.2020.71

United States—Anti-dumping Measures Applying Differential Pricing Methodology to Softwood Lumber from Canada

2020· article· en· W3094280588 sur OpenAlexaboutno aff
Niccolò Ridi

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of International Law · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompromisePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dispute, brought by Canada against the United States, constitutes another chapter in three separate sagas: the enduring softwood lumber dispute between the two North American nations; the debate over the acceptability of the practice of “zeroing”; and the fight over the value and role of World Trade Organization (WTO) Appellate Body precedent. Notably, the panel departed from established Appellate Body decisions finding, inter alia, that zeroing was permissible under a weighted average-to-transaction (W-T) methodology. This departure is remarkable, not just because it runs counter to prior jurisprudence, but also for the reasoning supporting it and the circumstances in which it occurred. Indeed, the Panel Report was issued in the midst of a crisis of the WTO dispute settlement system arising from the United States’ decision to block the reappointment of Appellate Body members. The United States justified this action, which eventually resulted in the Appellate Body losing its quorum to hear new appeals on December 10, 2019, on the basis of complaints, among others, that the Appellate Body had championed an approach to precedent that the United States found incompatible with the intended role of dispute settlement within the WTO. While members worked feverishly to formulate a compromise that might respond to the United States’ criticisms and soften the effect of the Appellate Body's approach, the Panel suggested its own. Thus, it found room to depart from prior precedent (which the United States argued had been wrongly decided) while paying lip service to the Appellate Body.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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