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Enregistrement W4247313635 · doi:10.24124/2003/bpgub1247

Sour grapes : simulating a WTO dispute settlement case

2003· dissertation· en· W4247313635 sur OpenAlexaffabout
Simone Gobeil

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methodologies in Social Sciences
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSettlement (finance)Dispute resolutionReflection (computer programming)Political scienceComputer scienceEngineeringPublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project has two purposes. The first is to provide readers with a descriptive overview of a simulation of a World Trade Organization (WTO) dispute settlement case (being European Communities-Measures Affecting Wine Imports). The simulation took place in a graduate level international trade course. Secondly, and arguably more importantly, the purpose of this project is to examine the usefulness and effectiveness of simulations as a teaching tool in international studies classes. Simulations are one of three interactive learning techniques that provide unique benefits not realized through traditional teaching methods. This project provides an overview of the WTO dispute settlement mechanism, discusses the actual dispute that was simulated and describes how the classroom simulation unfolded. The final analysis is conducted under the guise of four questions. Was the simulation an accurate reflection of what actually takes place? What significance did the simulation have for students of Canadian trade policy? Did the simulation contain the five major components as recommended by the literature? And, was the simulation effective? The final question uses a behaviour-content matrix, based on Bloom and Krathwohl' s Taxonomies for the Writing of Educational Objectives. It is informed by interviews with the course instructor, student questionnaire responses and the author's own personal assessment as both a student who took the course and as a professional who works in the trade law field. means of instruction." 2 This project will attempt to conduct such an assessment, using a WTO dispute settlement simulation as an example.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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