La nécessité impérative d’accélérer les négociations relatives au commerce électronique dans le cadre de la ZLECA
Bibliographic record
Abstract
Le commerce électronique a été intégré pour la première fois comme sujet dans un accord de libreéchange en 20011 . Depuis, le nombre d’accords de libre-échange qui intègrent le commerce électronique a augmenté régulièrement et atteint désormais 30 % de tous les accords de libre-échange notifiés à l’OMC. Le commerce électronique fait partie de pratiquement tous les accords commerciaux mégarégionaux récents, notamment l’Accord de partenariat transpacifique global et progressiste, l’Accord entre le Canada, les États-Unis et le Mexique, et le Partenariat économique global régional. Le 10 février 2020, la Conférence des chefs d’État et de gouvernement de l’Union africaine : « [A DÉCIDÉ] que les négociations de la phase III se concentrent sur un protocole de la ZLECA sur le commerce électronique immédiatement après la conclusion des négociations de la phase II » et « [A CHARGÉ] la Commission de l’Union africaine d’amorcer les préparatifs des négociations à venir et de mobiliser des ressources en 2020 pour le renforcement des capacités des négociateurs commerciaux africains participant à la négociation des instruments juridiques du commerce électronique au niveau de la Zone de libre-échange continentale africaine ». La présente note d’information propose une illustration des types des questions pouvant être traités dans le protocole de la Zone de libre-échange continentale africaine (ZLECA) sur le commerce électronique. Elle plaide pour l’accélération des négociations notamment en raison de la pandémie de COVID-19, de l’impératif de mieux reconstruire pour la quatrième révolution industrielle, de l’intérêt de consolider une position panafricaine sur les questions de négociation du commerce électronique et de mieux permettre la cohérence avec les autres protocoles de la ZLECA.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".