Le commerce international de l'acier : les aspects juridiques d'une désorganisation des marchés
Bibliographic record
Abstract
Au cours des 25 dernières années, l’Accord général sur les tarifs douaniers et le commerce (GATT) a favorisé une libéralisation sans précédent du commerce international. Mais la transition vers un commerce de plus en plus libre a provoqué de sérieuses désorganisations des marchés dans plusieurs secteurs, notamment dans le textile, le vêtement et l'acier. Afin de prévenir ou de corriger cette situation, souvent attribuable à une surcapacité de production, les pays ont appliqué des restrictions de toute nature ou encore ont négocié des ententes de restriction volontaire à l’exportation (RVE). Dans le cas du textile et du vêtement, la nature et l'ampleur des problèmes ont même amené les pays à négocier un accord multilatéral sectoriel dans le cadre du GATT. En revanche, les pays engagés dans le commerce de l'acier n'ont pas été en mesure de conclure un tel accord, s'en tenant à la négociation d'ententes de RVE ou encore en appliquant des droits anti-dumping ou compensatoires. Le présent article tente de démontrer que les pays auraient avantage à conclure un accord multilatéral dans le secteur de l'acier afin de prévenir ou de corriger les problèmes liés à une situation de surcapacité de production.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".