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Enregistrement W3121835959 · doi:10.1080/10192557.2012.11788259

Factoring Cultural Element into Deciding the ‘Likeness’ of Cultural Products: A Perspective From the New Haven School

2012· article· en· W3121835959 sur OpenAlexaboutno aff
Shi Jingxia

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Law Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHavenPerspective (graphical)Element (criminal law)FactoringSociologyLawPolitical scienceEconomicsMathematicsArtVisual artsAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThe ‘likeness’ of imported and domestic products serves as a prerequisite for national treatment under the WTO famework. This article tries to employ the jurisprudence of the New Haven School to examine both the GATT/WTO legislative framework on ‘like products’ and relevant judicial practice in ‘Canada-Periodicals’ and ‘China-Publications and Audiovisual Products’ with respect to GATT Art III (national treatment on internal taxation and domestic regulation). After pinpointing the ignorance of cultural values and associated problems, this article focuses on how to factor cultural elements into deciding the ‘likeness’ of cultural products. Specifically, one way suggested is to analyse the role that cultural elements may play in “consumers’ taste and conception”, one of the four traditional criteria in establishing the ‘likeness’. Another is to revisit the ‘aim and effect’ test so that a certain degree of discretion can be left for WTO adjudicators to consider the legitimate cultural policy objectives behind the Members’ regulatory measures. It is the author’s plea that given the widely recognized duality of cultural products, it becomes necessary to reconcile free trade and cultural diversity in the era of economic globalization. Factoring cultural elements into deciding the ‘likeness’ of cultural products acts as a crucial step towards this goal. Additional informationNotes on contributorsShi Jingxia* Professor of Law, China University of International Business & Economics (UIBE), School of Law. JSD (Yale), PhD in Law (Wuhan). The author would like to thank Professor W Michael Reisman at Yale Law School for inspiring this research and Professor Wang Guiguo at the City University of Hong Kong for his insightful comments. Any errors remain the author’s own.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,294 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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