Intervention analysis of the antidumping investigation on wooden bedroom furniture imports from China
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the annual imports of wooden bedroom furniture by the United States have been over five billion dollars, with more than two billion dollars of that coming from China. This trend led to an antidumping action against China in October 2003. Since January 2005, antidumping duties of 0.83% to 198.08% have been imposed on individual Chinese firms. To assess the impact of this antidumping action, intervention analysis was employed to examine the import values of four furniture commodities and the prices of two of them over 1997–2008. China and six other major competing countries were included in the analysis. With regard to import values from China, significant trade investigation effects were identified: the petition announcement generated a positive impact in March 2004; the preliminary less-than-fair-value (LTFV) determination had a negative impact from July to December 2004. However, the final implementation did not show any expected trade duty effect. The aggregate impact of the antidumping action on import values from China over 2003–2008 was approximately equivalent to a 1-month import reduction. The impact on the unit prices for China was insignificant. For the six competing countries, intervention analyses revealed that the antidumping action generated a positive trade diversion effect, with the magnitude smaller than the trade depression effect on China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».