Of Politics and Law: Analysing the Implications of the US-China Trade War on International Law and International Trade Law
Notice bibliographique
Résumé
Since taking office in 2017, the president of the United States of America (US), Donald Trump has been on an offensive on the trade front. His administration has levied tariffs on goods coming from China, which retaliated by levying tariffs against the US. This has led to a trade war between these two economies. The economic warring took a turn for the worse with the arrest of Chinese financial executive for Huawei, Meng Wanzhou in Canada on request from the US Department of Justice. She was accused of making false statements to HSBC Bank in 2013 which significantly understated Huawei’s relationship with Skycom. The arrest came after the US levied tariffs on Chinese goods, and also attempted to bar imports of Huawei products. In light of the above, the question that begs for an answer is: Does the US-China trade war undermine the principles of international law and the WTO rules? The article aims to answer the question of the propriety or otherwise of the ongoing US-China trade war within the ambit of international law and the World Trade Organisation economic framework.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,032 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».