Closing the GATS Gap: Passenger Name Record (PNR) Agreements & the Case for Equalizing Services Export Restrictions
Notice bibliographique
Résumé
Rising global terror concerns at the turn of the century brought about a sweeping set of security measures on the international stage. Among them were Passenger Name Record (“PNR”) agreements, which require airlines to share passenger data with destination countries days before a flight takes off. The data comes with strings, however, particularly when it originates in countries with strong privacy protections. The United States was one of the earliest proponents of the PNR system and has entered into a series of agreements with the European Union to secure this data. But in the process, the United States committed to weaker privacy protections than the European Union has, or will, demand of other countries (including Canada). Beyond debates of national security and privacy, these uneven demands may bring PNR agreements into a surprising arena: global trade policy. The World Trade Organization’s General Agreement on Trade in Services (“GATS”) bars preferential treatment between Member States on foreign services and services suppliers through a “Most Favored Nation” requirement common to international trade agreements. GATS, however, is silent on controls over exported services, theoretically allowing a country to impose looser controls on its exports to one country over another (the “gats GAP”). PNR agreements are one such export control; they highlight how GATS can, and should, require a Member State to impose equal commitments on all consumers of their PNR data. Now that the U.S.-EU PNR Agreement has passed its initial seven-year enforcement period, therefore, the European Union should seek amendments that impose privacy commitments on the United States that are just as strong as those imposed on other Member States.
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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 | 0,019 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,016 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».