Environmental standards and regulation
Notice bibliographique
Résumé
Both the United Kingdom (UK) and the European Union (EU) have called for non-regression of environmental standards and regulation in their future relationship. As environmental regulation imposes costs, there is an incentive for governments to give their industries a competitive advantage through deregulation. The EU has tried to prevent this problem in existing trade agreements by including a requirement for non-regression of environmental standards. The draft Withdrawal Agreement of November 2018 also includes requirements for non-regression of environmental standards that would apply, as part of the so-called backstop, if a future relationship agreement were not concluded by the end of the transition period. \n \nEven if (and when) the backstop is superseded by the future relationship, the UK and the EU have indicated that this relationship will build on these commitments. In this note I first describe why this ‘environmental backstop’ is an innovative hybrid between the full alignment with environmental legislation required in EU Association Agreements and the European Economic Area (EEA) Agreement, and the arm’s length non-regression requirements that the EU has negotiated in its trade agreements with countries such as Canada and South Korea. It also has some unique features. Notably, successful implementation would require substantial reform in UK environmental monitoring and enforcement. I thus examine how it might function in practice, focusing on challenges with enforcement. Finally, I analyse its applicability to different models for the future relationship. The Withdrawal Agreement links environmental non-regression to a specific UK-EU customs union. However, if the UK and EU go beyond this, pursuing deep regulatory alignment, it will also prove a source of fundamental disagreement. The UK’s current position is to push for non-regression to stand in for regulatory alignment, whilst the EU will likely reject such an approach.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».