How much of the Transpacific Partnership is in the United States-Mexico-Canada Agreement?
Notice bibliographique
Résumé
The United States-Mexico-Canada Agreement (USMCA) provided the first opportunity for the Trump administration to translate its “America First” trade policy into specific treaty design. In this article, we evaluate how radical these changes have been by systematically comparing the USMCA to its predecessors. We find that, first, the USMCA copies 57 percent of its text from the Transpacific Partnership (TPP), which Trump had repudiated and unsigned once he took office. Compared to U.S. treaty practice generally, the USCMA is more of a continuation rather than a departure from prior texts. Second, we systematically investigate where the USMCA diverges from the TPP. We find that USMCA treaty design differences can be grouped in five categories: (1) structural remnants of NAFTA, such as bi-national panels to review trade remedies; (2) “America First” elements, such as tighter rules of origins; (3) modernizations, e.g. by incorporating TPP innovations on digital trade; (4) additions on non-U.S. policy priorities, such as gender rights, promoted by the other USMCA states; and finally (5) changes of a more technical nature. In sum, contrary to Trump’s rhetoric, the USMCA does not usher in a new generation of trade agreements, but it does engage in targeted innovations that are driven by varying policy considerations that include but are not limited to his “America First” agenda.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».