Is Using Trade Policy for Foreign Policy a ‘SNO Job’? On Linkage, Friend-Shoring, and the Challenges for Multilateralism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using trade policy to achieve foreign policy objectives, such as stable international relations, has a long history, from Kant to the founders of the GATT. Punishing enemies and rewarding ‘friends’ by granting or withholding market access is also not new, and sanctions or blockades are a venerable form of trade policy used as foreign policy. A more recent form is influencing the domestic policy of another country with non-commercial provisions in trade agreements. All these tools are based on linkage, on the assumption that a desired outcome can be achieved by interventions that would increase or decrease trade. The latest instance is so-called ‘friend-shoring’, which would in principle isolate enemies, although it will be difficult in practice and risks undermining multilateralism. The cost of these interventions is susceptible to economic analysis, even if the conclusion is that it is worth paying. Influenced by Alan Winters who referred to national security as a motivation for agriculture protection as a ‘so-called non-economic objective’ or SNO, I argue that using a trade policy tool for a foreign policy purpose as if there is no cost is a SNO job, an attempt to justify an intervention aimed at one objective by framing it as being valuable for another.
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 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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».