Heterogeneity Index of Trade and Actual Heterogeneity Index – the case of maximum residue levels (MRLs) for pesticides
Notice bibliographique
Résumé
Non-tariff measures (NTMs) beyond traditional trade policy instruments define the requirements that importing countries imposed on foreign products. Due to differences across countries, requirements for supplying foreign markets can lead to trade costs and thus hamper international trade. In this paper, we introduce two regulatory heterogeneity indexes which are subsequently applied to the case maximum residue levels (MRLs) of pesticides. The Heterogeneity Index of Trade (HIT) reflects the respective differences across countries based on the assumption that the mere fact of difference in requirements causes trade costs. Taking the HIT index as a starting point, the Actual Heterogeneity Index (AHI) specially considers the situation where the requirements demanded by the importing country are stricter than those of the exporting country. The focuses is on the pesticide MRLs that the EU27 and 10 trade partner countries (Argentina, Australia, Brazil, Canada, China, Japan, New Zealand, Russia and the US) apply on a set of agri-food products (cheese, beef, pig meat, potatoes, tomatoes, apples and pears, aubergines, peppers, maize, barley and rape seed). In particular, we take the EU export perspective as the benchmark for the comparison and calculate the indexes. The indexes identify if the respective MRLs are similar or dissimilar, equal, stricter or more lenient, and the results of our analysis thus point out potential areas for negotiating equivalence or other strategies in order to overcome the possible trade-restricting impact of diverging MRLs.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».