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Enregistrement W4388269509 · doi:10.4337/9781800884953.00008

Digital trade rulemaking in free trade agreements

2023· book-chapter· en· W4388269509 sur OpenAlexaboutno aff
Mira Burri

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRulemakingInternational tradeContextualizationGeneral partnershipEuropean unionFree tradePolitical scienceEconomic integrationInternational free trade agreementEconomicsInternational economicsBusinessComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chapter seeks to provide a better understanding and contextualization of the highly dynamic field of digital trade rulemaking driven by free trade agreements. The analytical lens is directed in particular towards the more recent and advanced models of digital trade rulemaking, such as those under the Comprehensive and Progressive Agreement for Transpacific Partnership and the United States-Mexico-Canada Agreement, as well as those endorsed by dedicated digital economy agreements (DEAs). The chapter also covers the European Union's new generation of trade deals and looks at the Regional Comprehensive Economic Partnership, as the first agreement with digital trade provisions that includes China, so as to give a sense of the dynamic governance environment on issues of digital trade. The chapter identifies points of convergence and divergence in the FTA landscape of digital trade rules across issues and stakeholders, sketches emerging trends and concludes by providing an outlook on future developments.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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