Four Free Trade Agreements GAO Reviewed Have Resulted in Commercial Benefits, but Challenges on Labor and Environment Remain
Notice bibliographique
Résumé
[Excerpt] Since 2001, Congress has approved free trade agreements (FTA) with 14 countries. Most were negotiated under Trade Promotion Authority (TPA), which aims to lower trade barriers while strengthening the capacity of trading partners to promote respect for workers? rights and to protect the environment. The Office of the United States Trade Representative (USTR) is responsible for overseeing implementation of the FTAs, and the Departments of Labor (Labor) and State (State) have responsibilities for implementing and managing FTA cooperation projects. GAO was asked to assess progress through FTAs in (1) advancing U.S. economic and commercial interests, (2) strengthening labor laws and enforcement in partner nations, and (3) strengthening partners? capacity to improve and enforce their environmental laws. GAO focused on Jordan, Chile, Singapore, and Morocco, chosen because of their economic, social, and geographic diversity and relatively older FTAs. GAO analyzed relevant trade laws and trends, met with U.S. agencies and foreign government officials, conducted fieldwork in the four countries, and solicited input from the private sector. GAO recommends that agencies update plans for implementing and overseeing FTAs to make the FTAs more effective in producing results. Agencies intend to do so but saw important progress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».