Equity in unilateral value chain policies: A monitoring framework for the EUDR and beyond
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Notice bibliographique
Résumé
Unilateral value chain policies have recently emerged as a key strategy of international land use governance. They're part of a broader trend towards trade-based environmental policies, from corporate due diligence to sustainability certification and trade moratoria, that has been critiqued for reinforcing inequities in global trade. Such critique has been heightened by the current rise of unilateralism, whereby states impose environmental rules on imported commodities. Debates have ensued over the political legitimacy of unilateralism, the unequal distribution of its socio-economic impacts, and the need to safeguard local producers and communities. This paper informs these debates by developing and applying a framework for monitoring equity across scales and phases of the policy process. The framework is applied to the 2023 EU Deforestation-free Regulation (EUDR), which aims to stop EU imports of commodities linked to deforestation. We find that EUDR policy references equity as a desired outcome, but excludes affected actors from the design process. Drawing on the case of cocoa in Ghana, we identify diverse potential impacts on smallholder farmers and economies. Opportunities for the EUDR to improve equity include embedding non-EU stakeholders in international decision-making processes, enhanced and equitable partnerships with producing countries and major investments in farmer support. The paper concludes by providing an equity checklist and agenda for monitoring progress, adaptable to a wide range of unilateral and trade-based policies. • The rise of unilateral value chain policies raises new contestations over equity. • Equity risks are procedural, distributive and recognitional, and span the entire policy process. • Equity risks span global to local scales and are complex and context-specific. • Our Policy Equity Framework enables holistic and coordinated monitoring of policy impacts. • Such monitoring is critical to improve equity of both policy-making and implementation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle