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Enregistrement W4416952084 · doi:10.7202/1121455ar

The Necessity Test in <i>Korea—Beef</i> and its Progeny

2025· article· fr· W4416952084 sur OpenAlexvenueno aff
Federico Ortino, Lorand Bartels

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProportionality (law)JurisprudenceLiberalizationInvestment (military)Test (biology)World trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article revisits the World Trade Organization (WTO) Appellate Body’s landmark ruling in Korea—Measures Affecting Imports of Fresh, Chilled, and Frozen Beef , which gave the first authoritative definition of “necessity” under Article XX of the General Agreement on Tariffs and Trade and introduced the now known “weighing and balancing” test. The ruling balanced three factors—the importance of the policy objective, the measure’s contribution to that objective, and its trade restrictiveness—and has had a lasting influence not only on WTO jurisprudence but also on investment law. The article compares this approach to the proportionality analysis familiar in EU law, which distinguishes between causation, necessity, and strict proportionality. It shows how subsequent WTO panels and the Appellate Body have applied the necessity test with some ambiguity: sometimes treating the factors as a threshold assessment, sometimes combining them with the search for less trade-restrictive alternatives, and sometimes engaging in more explicit balancing. While WTO Members retain the right to set their own level of protection, there is emerging evidence that highly trade-restrictive measures are held to a higher standard of contribution, suggesting an evolution toward strict proportionality in practice. The article concludes that the necessity test remains open-ended but is developing into a more flexible and nuanced tool for balancing trade liberalization with regulatory autonomy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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