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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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.936
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations1
Published2020
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