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Enregistrement W4416952099 · doi:10.7202/1121462ar

From Fisheries to Fossil Fuel: (More) Lessons for WTO’s Role in Subsidy Reform

2025· article· fr· W4416952099 sur OpenAlexvenueno aff
Akshaya Venkataraman

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidySustainable developmentEnergy securityGeopoliticsFossil fuelSettlement (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines how the World Trade Organization (WTO) Fisheries Subsidies Agreement (FSA) —the first multilateral deal to discipline subsidies on environmental grounds—offers lessons for reforming fossil fuel subsidies (FFS). It argues that the WTO remains a relevant forum for such reform, combining legal expertise, institutional frameworks for transparency, and broad membership to support coordinated action. The discussion is organized around key lessons drawn from the FSA : adopting a phased approach to reform that builds momentum over time; fostering inter-institutional cooperation to integrate economic and environmental expertise; strengthening notification and reporting obligations to address the chronic lack of information surrounding FFS; and rethinking special and differential treatment, which has proved contentious, in favor of alternatives such as common but differentiated responsibilities. The article emphasizes that while challenges are considerable—including geopolitical tensions, energy security concerns, and the limits of the WTO’s current dispute settlement system—the FSA demonstrates that progress is possible. Building on its experience, multilateral cooperation under the WTO could help phase out fossil fuel subsidies and redirect resources toward a sustainable and equitable energy transition.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,028
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0150,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,276 · 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'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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