A Needle in a Haystack? Human Rights Framing at the World Trade Organization for Access to COVID-19 Vaccines.
Notice bibliographique
Résumé
How and why is implicit and explicit human rights language used by World Trade Organization (WTO) negotiators in debates about intellectual property, know-how, and technology needed to manufacture COVID-19 vaccines, and how do these findings compare with negotiators' human rights framing in 2001? Sampling 26 WTO members and two groups of members, this study uses document analysis and six key informant interviews with WTO negotiators, a representative of the WTO Secretariat, and a nonstate actor. In WTO debates about COVID-19 medicines, negotiators scarcely used human rights frames (e.g., "human rights" or "right to health"). Supporters used both human rights frames and implicit language (e.g., "equity," "affordability," and "solidarity") to garner support for the TRIPS waiver proposal, while opponents and WTO members with undetermined positions on the waiver used only implicit language to advocate for alternative proposals. WTO negotiators use human rights frames to appeal to previously agreed language about state obligations; for coherence between their domestic values and policy on one hand, and their global policy positions on the other; and to catalyze public support for the waiver proposal beyond the WTO. This mixed-methods design yields a rich contextual understanding of the modern role of human rights language in trade negotiations relevant for public health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».