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Enregistrement W2343288337 · doi:10.1057/9781137412737_16

Trade Policy and Politics: From Comparative Advantage to Trade Gamble

2015· book-chapter· en· W2343288337 sur OpenAlexaff
Gavin Fridell, Kate Ervine

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsDominance (genetics)Comparative advantagePolitical economyIdeologyPolitical scienceGenocideEconomicsForeign policyInternational tradeLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To analyse trade and development through the disciplinary lens of neoclassical economics and its understanding of free trade and ‘comparative advantage’ requires making the initial assumption that trade policy, trade patterns, and trade outcomes are not significantly impacted or determined by unequal power relations between rich and poorer states; by domestic and global disparities and struggles around class, race, and gender; by historical legacies of colonialism, slavery, and imperialism; by political, ideological, and cultural institutions that pervade everyday life; by warfare, genocide, military invasions, and social violence; by corporate advertising, political funding, and media dominance; by complex implicit and explicit rules, norms, laws, and customs exercised through states and international regimes; by the ecological limits of industrialization and endless accumulation; by the real and perceived geostrategic interests of states in a competitive international ‘arena’; and by complicated, multidimensional, often obscure and unpredictable human behaviour, combined with the volatility and highly contingent nature of local and global markets. Once these factors are dispensed with, one can use the models of comparative advantage to develop and deliver trade policy. If the policy then fails, or if political and economic elites fail to fully adhere to the proffered prescriptions, as is so often the case, the above factors can be brought in at the end; the various failures attributed to ‘politics’ or ‘ideology’, which wrecked what otherwise could have been a smooth functioning project (e.g. see Stiglitz 2002, Sachs 2005, Bhagwati 2008). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,026
Communication savante0,0150,021
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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