MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982807384 · doi:10.1111/0008-4085.00094

Trade creation and trade diversion in the Canada – United States Free Trade Agreement

2001· article· fr· W1982807384 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Kimberly A. Clausing

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2001
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrade diversionFree tradeTrade creationInternational economicsFree trade agreementTariffInternational tradeEconomicsInternational free trade agreementCommodityRules of originEconomic integrationLiberalizationTrade agreementTrade barrierWelfare economicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper the changes in trade patterns introduced by the Canada‐United States Free Trade Agreement are examined. Variation in the extent of tariff liberalization under the agreement is used to identify the impact of tariff liberalization on the growth of trade both with member countries and non‐member countries. Data at the commodity level are used, and the results indicate that the Canada‐United States Free Trade Agreement had substantial trade creation effects, with little evidence of trade diversion. JEL Classification: F13, F14 Création de commerce et diversion de commerce dans l'Accord de libre‐échange Canada‐U.S. Ce mémoire examine les changements dans les patterns de commerce international engendrés par l'Accord de libre‐échange entre la Canada et les Etats‐Unis. La variation dans l'intensité de libéralisation tarifaire selon les secteurs dans l'Accord est utilisée pour identifier l'impact de la libéralisation tarifaire sur la croissance du commerce à la fois entre les pays membres et avec les pays non‐membres. A l'aide de données par produits, on montre que l'Accord a eu des effets substantiels de création de commerce mais qu'il n'y a pas lieu de croire qu'il y a eu beaucoup de diversion de commerce.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,030 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations345
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économiqueMême sujetGlobal trade and economicsTravaux en français237 207