Regulatory Cooperation in International Trade and Its Transformative Effects on Executive Power
Notice bibliographique
Résumé
As international trade receives the brunt of local discontent with globalization trends and recent changes by the Trump administration have put into question the viability of such trade arrangements moving forward, there has been a clear trend in using international trade fora for managing regulatory barriers on economic development. This paper will discuss this recent trend in international trade toward increased regulatory cooperation through the creation of formalized transnational regulatory bodies, such as the U.S.-EU Regulatory Cooperation Body that was being discussed in the TTIP negotiations and comparable ones in the Canadian-EU Trade Agreement as well as U.S.-Mexico and U.S.Canada Regulatory Councils. In examining the informal transnational regulatory networks that have emerged from trade integration, it becomes clear that fragmentation has created non-centralized avenues for dialogue among various stakeholders to influence domestic regulation, especially in areas of environmental regulation, energy, and sustainable development. The paper argues that this trend has led toward the institutionalization of regulatory cooperation through preferential trade agreements, rather than multilaterally. Transnational regulatory networks and more formalized means of regulatory cooperation have influenced the executive branch, traditionally charged with negotiating trade agreements, from lead negotiator to a "regulatory partner" working not only for reducing barriers to trade, but also more specifically for the streamlining of regulatory standards that impact costs of inputs along the supply chain. Given today's negative climate around globalization and recent U.S. initiatives to diminish the role of agencies all together to implement regulation, this trend could take yet another turn—one that centralizes decisions regarding regulation in the President and his cabinet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».