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Record W2200127120 · doi:10.7202/1069252ar

LES COMMUNAUTÉS EUROPÉENNES ET LES RÉTORSIONS CROISÉES À L’OMC : ASPECTS DE LA POLITIQUE JURIDIQUE EXTÉRIEURE DE L’UNION EUROPÉENNE

2020· article· fr· W2200127120 on OpenAlexvenueno aff
Fabien Gouttefarde

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWorld Trade Organization Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le règlement des différends constitue la clé de voûte du système commercial multilatéral et l’une des contributions sans précédent de l’Organisation mondiale du commerce (OMC) à la stabilité de l’économie mondiale. Si, pour reprendre les termes mêmes de l’institution genevoise, le Mémorandum d’accord sur les règles et procédures régissant le règlement des différends (MARD) « consacre le règne du droit », certaines de ses dispositions peuvent paraître manquer d’équité, tant à l’égard des acteurs privés de l’économie internationale qu’à l’endroit des pays en développement. Il semble en aller ainsi des articles consacrant les mesures dites de rétorsions croisées. Nous constaterons cependant qu’un certain rééquilibrage, dégagé de manière prétorienne par les arbitres et panélistes de l’OMC, débouche sur la nécessité, pour les parties qui se prévalent de ce mécanisme, de démontrer l’existence de conditions économiques extrêmement sévères que les puissances commerciales de premier plan que sont l’Union européenne et les États-Unis auront (heureusement, pourrait-on ajouter) des difficultés à produire. Examen qui permet donc d’avancer que les alinéas b) et c) de l’article 22 (3) du MARD sont actuellement une arme qui n’est pas réellement à la disposition de tous. L’étude des réactions juridiques des Communautés européennes (pour des raisons juridiques, l’Union européenne est officiellement nommée « Communautés européennes » dans le cadre de l’OMC) face à la récente « guerre de l’acier » illustrera l’attitude très volontariste de l’Europe dans l’utilisation des mécanismes de défense commerciale de l’OMC et exposera quelques variantes à la procédure des rétorsions croisées en tant que telle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.067
Threshold uncertainty score0.134

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.008
Scholarly communication0.0130.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0040.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.271 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2020
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