Shining a light on fossil fuel subsidies at the WTO: how NGOs can contribute to WTO notification and surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fossil fuel subsidies undermine efforts to mitigate climate change, and they damage the trading system. Multilateral discussion is hampered by inconsistent definitions and incomplete data, which could increase the risks of WTO disputes. Members do not notify such subsidies as much as they should under the Agreement on Subsidies and Countervailing Measures (ASCM), which limits the usefulness of the SCM Committee. The reports of the Trade Policy Review Mechanism on individual countries and on the trading system draw on a wider range of sources, creating an opportunity for non-governmental organizations (NGOs) to provide the missing data from publicly available sources. We suggest a new template that could be used for such third-party notifications. The objective is to shine a light on all fossil fuel subsidies that cause market distortions, especially trade distortions. The result should be better, more comparable data for the Secretariat, governments, and researchers, providing the basis for better-informed discussion of the incidence of fossil fuel subsidies and rationale for their use.
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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 | 0,236 | 0,297 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».