Implementation of the EU's geographical indications in CETA and JEFTA: EU‐Phoria or GI‐mmick?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the last two decades, the EU's foreign trade strategy shifted diametrically from the multilateral World Trade Organization to the bilateral free trade agreements (FTA) route. Accompanying this shift, the EU's regulatory ambitions became more apparent, as can be gleaned from its strategy documents. The main question is whether the EU is succeeding in effectively exporting or promoting its regulations. In this paper, we combine the two disciplines of law and international relations to gauge the EU's success in achieving its external regulatory goals through FTAs. The EU is described in the political science literature as a regulatory power which is trying to promote or export its regulations outside its own jurisdiction. Using two case studies of the recent EU FTAs with Canada and Japan, we conduct a rigorous legal analysis of these FTA texts as well as their implementation in the local jurisdiction by focusing on the area of Geographical Indications (GI). These regulations are compared with the EU's goals mentioned in its strategy documents and from interviews with EU representatives involved in the FTA negotiations. Our results show that the EU has been moderately successful in both FTAs in achieving its general goals such as equal protection for foodstuffs and alcoholic drinks, ex officio protection, and the clawback of some generic names. Overall, the EU was most successful in getting Japan to embrace an EU‐inspired sui generis GI system, whereas Canada showed less leniency and favoured its trademark system.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».