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Enregistrement W7117772973 · doi:10.17951/g.2025.72.2.171-186

Procedures Adopted in the Rapid Response Labour Mechanism of the United States–Mexico–Canada Agreement: The Case Study Research and Lessons for the European Union

2025· article· en· W7117772973 sur OpenAlexaboutno aff
Aneta Tyc, Robert Siuciński

Notice bibliographique

RevueAnnales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska sectio G (Ius) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Labor and Employment Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationConditionalityEuropean unionMechanism (biology)Table (database)Trade unionWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this article is to discuss a sanction-based model of labour provisions in free trade agreements (FTAs) adopted by the United States, against the background of the EU “promotional model” focusing on dialogue and cooperation. Using the case study research method, the authors analyses the United States–Mexico–Canada Agreement (USMCA) cases and the procedures adopted in the Rapid Response Labour Mechanism (RRLM). The findings of this paper reveal, among other things, that most USMCA cases were successful. The article shows that the EU should enter FTA negotiations with hard provisions in the templates on the table and should stick to both the pre-ratification and post-ratification conditionality which could increase the enforceability of labour provisions in FTAs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0150,018
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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