When do "weak" states win? A history of African, Caribbean and Pacific countries manoeuvring in trade negotiations with Europe
Notice bibliographique
Résumé
Can small "weak" countries shape the outcomes of asymmetric trade negotiations and, if so, how? I scrutinise ten episodes of trade negotiations involving powerful European states and small developing countries from Africa, the Caribbean and Pacific (ACP) since the 1960s. I draw on legal agreements, public documents, interviews with and the written memoirs of key negotiators, media reports and the secondary literature. I show that ACP countries influenced outcomes in important ways. For each negotiation I establish the variation between European preferences and the final negotiated outcome and show that in four of the ten negotiations there was a substantial gap between what European countries wanted and the final outcome. Close examination and comparison of these ten negotiations suggests that when three conditions hold, small developing countries can exert substantial influence even in a profoundly asymmetric encounter: First, the small state must be able to "walk away" from the negotiation at no cost. Second, where the small state is considered to be highly strategic by the large state, it can use this as a source of leverage. Third, the small state must have the political leadership and technical skills to deploy an astute negotiating strategy.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».