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Enregistrement W4407576694 · doi:10.4337/9781035326570.00026

Climate change and trade regulation

2025· book-chapter· en· W4407576694 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Panezi

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceEconomicsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the relationship between climate change and trade policy in North America. While the emerging narrative includes some failed promises, fragmentation, and a misplaced emphasis on competitiveness at the expense of progress in dealing with climate change, there are still opportunities to replace existing legal arrangements with ones that take the climate change dimensions of trade more seriously. The first part briefly discusses the World Trade Organization framework of trade and climate change through the lens of Sustainable Development Goal 13. The second part looks at the early days of the North American Free Trade Agreement and the promise for innovation contained therein. The third part examines the replacement of NAFTA by the United States–Mexico–Canada Agreement. The article then turns to three sections outlining opportunities that exist in the North American trade context to explore innovative approaches in transnational/international climate change and trade regulation. The first opportunity outlined is green procurement in the context of the USMCA and the WTO Government Procurement Agreement. The second opportunity emerges from the longstanding softwood lumber disputes between the United States and Canada. The third opportunity is Border Carbon Adjustments which can follow the adoption of a national carbon price. The USMCA emerges as a critical agreement among many. Both the impact on the environment and the footprint from this extensive commercial integration, as well as the opportunity for massive changes if coordinated regulatory frameworks were to be adopted to tackle climate change, are enormous.

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)0,000
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 enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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