Measuring the Gender-Responsiveness of Free Trade Agreements: Using a Self-Evaluation Maturity Framework
Notice bibliographique
Résumé
In the recent years, we have witnessed a sharp increase in the number of free trade agreements (FTAs) with gender-related provisions. The key champions of this evolution include Canada, Chile, New Zealand, Australia and Uruguay. These countries have proposed a new paradigm, i.e. a paradigm where FTAs are considered vehicles to achieving the economic empowerment of women. This trend is spreading like a wild-fire to other parts of the world. More and more countries are expressing their interest in ensuring that their FTAs are genderresponsive and not simply gender-neutral or gender-blind in nature. The momentum is on, and we can expect many more agreements in the future to include stand-alone chapters or exclusive provisions on gender issues. This article is an attempt to tap into this ongoing momentum, as it puts forward a newly designed self-evaluation maturity framework to measure gender-responsiveness of trade agreements. The proposed framework is to help policy-makers and negotiators to: (1) measure gender-responsiveness of trade agreements; (2) identify areas where agreements need critical improvements; and (3) receive recommendations to improve the gender-fabric of trade agreements that they are negotiating or have already negotiated. This is the first academic intervention presenting this type of gender-responsiveness model for trade agreements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».