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Enregistrement W3126000479

What Are We Talking about When We Talk about Digital Protectionism

2018· preprint· en· W3126000479 sur OpenAlexaboutno aff
Susan Ariel Aaronson

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtectionismThe InternetInternational tradeBusinessPolitical scienceCensorshipReputationLawComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For almost a decade, executives, scholars, and trade diplomats have argued that filtering, censorship, localization requirements, and domestic regulations are distorting the cross-border information flows that underpin the internet. Herein I use process tracing to examine the state and implications of digital protectionism. I make five points: First, I note that digital protectionism differs from protectionism of goods and other services. Information is intangible, highly tradable, and some information is a public good. Secondly, I argue that it will not be easy to set international rules to limit digital protectionism without shared norms and definitions. Thirdly, the US, EU, and Canada have labeled other countries policies’ protectionist, yet their arguments and actions sometimes appear hypocritical. Fourth, I discuss the challenge of Chinese failure to follow key internet governance norms. China allegedly has used a wide range of cyber strategies, including distributed denial of service (DDoS) attacks (bombarding a web site with service requests) to censor information flows and impede online market access beyond its borders. WTO members have yet to discuss this issue and the threat it poses to trade norms and rules. Finally, I note that digital protectionism may be self-defeating. I then draw conclusions and make policy recommendations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,289 · 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.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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