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Enregistrement W7028725410

Four Free Trade Agreements GAO Reviewed Have Resulted in Commercial Benefits, but Challenges on Labor and Environment Remain

2009· other· en· W7028725410 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeCommons (Cornell University) · 2009
Typeother
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Topics in Algebra
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAnimal and Plant Health Inspection ServiceCommission for Environmental CooperationAgri-Food and Veterinary Authority
Mots-clésEnforcementFree tradePromotion (chess)Government (linguistics)Trade barrierState (computer science)Trade agreement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,154 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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