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Enregistrement W2397799926

Long-term economic impact of countervailing duties on coated free sheet paper imported by the United States from China, the Republic of Korea, and Indonesia

2008· article· en· W2397799926 sur OpenAlexaboutno aff
Shushuai Zhu, James Turner, Joseph Buongiorno

Notice bibliographique

RevueForest Products Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaRevenueBalance of tradeDutyAgricultural economicsBusinessConsumption (sociology)International tradeProduction (economics)EconomyEconomicsGeographyPolitical scienceFinanceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The international effects of United States countervailing duties on imports of coated free sheet paper from China, the Republic of Korea, and Indonesia were predicted with the Global Forest Products Model, up to the year 2020. The results indicate that the production of printing and writing paper in China, Indonesia, and the Republic of Korea would be lower. The trade balance would worsen in Korea and Indonesia. China, currently a net exporter would become a net importer. Concurrently, production and prices of chemical pulp would decrease substantially in China. However, because of lower prices in China, its domestic consumption of printing and writing paper would increase. In the United States, the duty would induce little increase in production or improvement of net trade. The main effect would be on the United States' source of imports. While the United States' imports of printing and writing paper from Korea, Indonesia, and China would decrease, the imports from Canada, Finland, Germany, and other sources would increase. Moreover, although imports of printing and writing paper from China would be reduced for a few years by the duty, they would start increasing again after less than a decade. The Canadian industry would gain the most from the duty. Canada's production of printing and writing paper would be nearly 9 percent higher. The United States would see some increases in producer revenues, consumer expenditures, and value-added, but they would be small compared to the increases in Canada.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,917

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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