La coopération réglementaire dans le CETA: Application de la théorie du droit public international
Bibliographic record
Abstract
Les dispositions qui visent à la réduction des obstacles non tarifaires et notamment des divergences réglementaires constituent la principale innovation du CETA et celle qui présente les gains économiques potentiels les plus importants. Pour promouvoir la compatibilité et la convergence de leurs réglementations, l’Union européenne et le Canada ont ainsi établi des mécanismes de coopération qui pour la première fois intègrent l’application d’instruments et de pratiques de bonne politique réglementaire au sein d’un traité commercial et créent un cadre institutionnel permanent, destiné à encadrer et promouvoir cette coopération. Bien qu’ils ne modifient pas directement les procédures législatives et réglementaires de l’UE et de ses Etats membres et sont présentés comme volontaires, ces mécanismes de coopération réglementaire figurant dans les accords commerciaux dits de nouvelle génération, tels que le CETA, inquiètent la société civile européenne. Celle-ci craint notamment que ces mécanismes ne portent atteinte aux principes démocratiques et notamment à l’autonomie réglementaire des Etats parties et à leur faculté de protéger, voire de rendre plus contraignantes, les normes de sécurité, de santé, sociales ou environnementales. La présente prend au sérieux ces craintes et tend à y répondre par une analyse descriptive puis évaluative des dispositions du CETA sur la coopération réglementaire. L’analyse procède par ailleurs d’une application du cadre analytique développé par le Max Planck Institute for Comparative Public and International Law dans le cadre de l’établissement de la théorie du droit public international.
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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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.002 |
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".