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Enregistrement W4385703430 · doi:10.1007/s11558-023-09497-1

Renegotiating in good faith: How international treaty revisions can deepen cooperation

2023· article· en· W4385703430 sur OpenAlexfundaboutno aff
Matthew Castle

Notice bibliographique

RevueThe Review of International Organizations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVictoria UniversityVictoria University of WellingtonFonds de Recherche du Québec-Société et CultureMcGill University
Mots-clésTreatyContext (archaeology)International tradeLimitingVotingInternational relationsQuarter (Canadian coin)International economicsLaw and economicsPolitical scienceGood faithEconomicsBusinessLawPoliticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International agreements are often understood to help governments make credible commitments to future policy by limiting their ability to renege on their promises. Renegotiations of agreements are accordingly viewed as a threat to cooperation, since renegotiations call past commitments into question. But we know little about the frequency or nature of treaty renegotiations. When are international agreements renegotiated, and what effect does renegotiation have on international cooperation? Do most renegotiations indeed aim to backtrack on past commitments? Using the topical context of the trade regime, I collect new data on international treaty revisions, covering 310 preferential trade agreements signed since the year 2000. Around a quarter of these agreements have been amended in some form, and the supermajority of amendments result not in scaled back agreements, but in deeper commitments. Survival analysis shows that ‘like-minded’ countries with a shared language and similar voting patterns at the UN General Assembly are most likely to revise their commitments. In contrast, I do not find evidence to support the view of PTA revisions as ‘backsliding’ on past commitments. The effects of revisions on trade cooperation support the more cooperative view of revisions. An error-correction model shows revisions are associated with a long-run increase in export volumes. Renegotiations are not breakdowns in international relations, but opportunities for governments to renew their commitment to cooperation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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