Overcoming ‘Frankenfoods’ and ‘secret courts’: the\nresilience of EU trade policy. College of Europe Policy Brief #9.18
Notice bibliographique
Résumé
Despite vocal contestation and fears of domestic\ninstitutional deadlock over its trade negotiations,\nthe European Union has proven resilient in its trade\npolicy, notably by concluding bilateral trade and\ninvestment agreements with important partners,\nincluding two across the North Atlantic, Canada\nand Mexico.\n> A professionally orchestrated NGO campaign\nagainst TTIP and CETA that fed scepticism in several\nEU member states was crowned with mixed\nsuccess. Whereas TTIP negotiations were put on\nhold, CETA finally proceeded. The lack of a broad\npan-European opposition and the strong\nconsensual decision-making processes in the EU\nincentivised policy-makers to accommodate\nobjections, tread carefully and craft compromise.\n> This process has been further facilitated by the May\n2017 Singapore ruling of the Court of Justice of the\nEU which created room for trade agreements to be\nsplit according to exclusive and shared\ncompetences. As a result, new agreements such as\nthose with Singapore or Japan now typically\nembrace three agreements in order to expedite\nratification: trade, investment protection and\npolitical cooperation.\n> Separating trade and investment agreements\nmakes it more difficult for special interests to hold\nfree trade agreements hostage and locates\nparliamentary scrutiny at the European level, while\ninvestment agreements face additional ratification\nby member state parliaments – and a pending\nCourt Opinion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».