Notice bibliographique
Résumé
Preferential trade agreements have become common ways to protect or restrict access to national markets in products and services. The United States has signed trade agreements with almost two dozen countries as close as Mexico and Canada and as distant as Morocco and Australia. The European Union has done the same. In addition to addressing economic issues, these agreements also regulate the protection of human rights. In Forced to Be Good , Emilie M. Hafner-Burton tells the story of the politics of such agreements and of the ways in which governments pursue market integration policies that advance their own political interests, including human rights.How and why do global norms for social justice become international regulations linked to seemingly unrelated issues, such as trade? Hafner-Burton finds that the process has been unconventional. Efforts by human rights advocates and labor unions to spread human rights ideals, for example, do not explain why American and European governments employ preferential trade agreements to protect human rights. Instead, most of the regulations protecting human rights are codified in global moral principles and laws only because they serve policymakers' interests in accumulating power or resources or solving other problems. Otherwise, demands by moral advocates are tossed aside. And, as Hafner-Burton shows, even the inclusion of human rights protections in trade agreements is no guarantee of real change, because many of the governments that sign on to fair trade regulations oppose such protections and do not intend to force their implementation.Ultimately, Hafner-Burton finds that, despite the difficulty of enforcing good regulations and the less-than-noble motives for including them, trade agreements that include human rights provisions have made a positive difference in the lives of some of the people they are intended-on paper, at least-to protect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».