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Enregistrement W2167112709 · doi:10.1257/jep.26.2.91

Gains from Trade when Firms Matter

2012· article· en· W2167112709 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Economic Perspectives · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllocative efficiencyComparative advantageEconomicsIntra-industry tradeGains from tradeEndowmentProductive efficiencyEmpirical evidenceFactor endowmentTrade barrierEconomic integrationVariety (cybernetics)International tradeInternational economicsProduction (economics)MacroeconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising prominence of intra-industry trade and huge multinationals has transformed the way economists think about the gains from trade. In the past, we focused on gains that stemmed either from endowment differences (wheat for iron ore) or inter-industry comparative advantage (David Ricardo's classic example of cloth for port). Today, we focus on three sources of gains from trade: 1) love-of-variety gains associated with intra-industry trade; 2) allocative efficiency gains associated with shifting labor and capital out of small, less-productive firms and into large, more-productive firms; and 3) productive efficiency gains associated with trade-induced innovation. This paper reviews these three sources of gains from trade both theoretically and empirically. Our empirical evidence will be centered on the experience of Canada following its closer economic integration in 1989 with the United States—the largest example of bilateral intra-industry trade in the world—but we will also describe evidence for other countries.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,167 · 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