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Enregistrement W2053391166 · doi:10.1111/twec.12123

China and the Trans‐Pacific Partnership: A Numerical Simulation Assessment of the Effects Involved

2013· article· en· W2053391166 sur OpenAlexaff
Chunding Li, John Whalley

Notice bibliographique

RevueWorld Economy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsWelfareChinaInternational economicsNegotiationGeneral partnershipFree tradeInternational tradeTrade diversionProduction (economics)International free trade agreementMacroeconomicsMarket economyPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Trans‐Pacific Partnership (TPP) is a new negotiation on cross‐border liberalisation of goods and service flows going beyond WTO disciplines and focused on issues such as regulation and border controls. This paper uses numerical simulation methods to assess the potential effects of a TPP agreement on China and also China's inclusion or exclusion on other countries. We use a numerical 11‐country global general equilibrium model with trade costs and inside money. Trade costs are calculated using a method based on gravity equations. TPP barriers potentially removable are trade costs less tariffs. Simulation results reveal that China will be slightly hurt by TPP initiatives in welfare when China is out, but the total production and export will be increased. Other non‐TPP countries will be mostly hurt in welfare, but member countries will mostly gain. If China takes part in TPP, she will significantly gain and increase other TPP countries' gain as well. The comparison of TPP effects and global free trade effects show that the positive effects of global free trade are stronger than TPP effects. Japan's joining TPP would be beneficial to both herself and most of other TPP countries, but which negative effects on China's welfare when out of TPP will increase further.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations50
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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