MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3157205586 · doi:10.33094/7.2017.2021.82.41.49

Digital Economy Barriers to Trade Regulation Status, Challenges, and China's Response

2021· article· en· W3157205586 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmed Arafa A. Hammad, Asif Khan, Nishan-E-Hyder Soomro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Sciences Perspectives · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational tradeData Protection Act 1998General partnershipLegislatureBusinessDigital economyLegislationFree tradeChinaTrade secretInformation privacyIntellectual propertyNegotiationTrade barrierInternational economicsEconomicsPolitical scienceLawFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, the WTO's multilateral trading system faces the acute challenge of adapting to the digital and commercial economies' rapid evolution. The recent regional trade agreements embody the corresponding achievements of the Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership (CPTPP), Economic Partnership Agreement (EPA), and the United States Mexico Canada Agreement (USMCA) in facilitating the free flow of data and regulating digital barriers to trade. The General Data Protection Regulation (GDPR) has also developed several new norms for promoting free data flow and protecting personal data privacy. The new regional trade agreements fulfil the digital trade threshold, prohibit delocalization by the data center and establish organized frameworks for cross-border data flow and personal privacy protection. In the negotiations on trade services agreements, China should focus on implementing a new management structure, speeding up domestic legislation and legislative reforms, and establishing a legal framework that promotes the free flow of data, fair competition, and personal information among corporations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Social Sciences PerspectivesMême sujetGlobal trade and economicsTravaux en français237 207