NAFTA at 20: Misleading Charges and Positive Achievements
Notice bibliographique
Résumé
The North American Free Trade Agreement (NAFTA) between the United States, Mexico, and Canada, which took effect 20 years ago, continues to face divided public opinion. Opponents of free trade agreements (FTAs) cite NAFTA as a job-killing precedent, while proponents argue that the economic gains from NAFTA have been considerable and unappreciated. This Policy Brief analyzes the record of NAFTA in order to clear the air so that the benefits and challenges of trade can be examined objectively. In the last 20 years, trade, investment, and economic interdependence among the three countries have grown dramatically. Nearly 2 million US jobs now depend on trade with Mexico. Closer integration with the United States and Canada has transformed Mexico's auto industry from a minor backwater into a major automotive powerhouse. The analysis presented here argues that increased trade with Mexico led to some US job losses during adjustments but that these were very small compared to the usual churn and to job losses due to other factors over the same period. The pact contributed some to wage losses in manufacturing but not to any lasting and significant increase in US unemployment. Also contrary to what opponents predicted, NAFTA did not encourage more illegal immigration to the United States. Above all, NAFTA created a new foundation for US-Mexican relations by facilitating Mexico's transition to a multiparty political state with a market-oriented system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».