Climate and trade policies: from silos to integration
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates linkages between trade and climate policies by examining commitments made in preferential trade agreements (PTAs) and Nationally Determined Contributions (NDCs) under the Paris Agreement. While environmental protection and economic growth are often perceived as conflicting policy goals, PTAs and NDCs have the potential to encourage mutually supportive approaches to climate and trade governance. Building upon three recent datasets, the paper locates a sample of 21 countries in a typology of four issue-linkage strategies across both types of instruments: policy integration, policy silos, asymmetry in favour of trade policy, and asymmetry in favour of climate policy. It finds that countries that reveal a preference for strong linkage with climate in their PTAs typically do not reveal a preference for strong trade linkage in their NDCs, and vice versa. No state from the sample favours strong policy integration. After sketching out possible explanations for this observation, the paper concludes that policy-makers have significant room for enhancing synergies between trade and climate commitments and that scholars have a role to play in this endeavour. Key policy insightsThere is substantial untapped potential for simultaneously promoting trade and tackling the climate crisis across borders in future NDCs and PTAs.In future NDCs, trade provisions, e.g. the reduction of trade barriers for climate-friendly goods and services, should be strengthened in national climate plans.Countries should make better use of climate provisions in their PTAs, e.g. to encourage their trade partners to commit to binding climate objectives and foster exchanges of climate-friendly goods and services.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».