MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2606158326 · doi:10.1111/kykl.12138

The Increasing Irrelevance of Trade Diversion

2017· article· en· W2606158326 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Magee

Notice bibliographique

RevueKyklos · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrade diversionInternational tradeInternational economicsTrade creationEconomicsGeneral partnershipRegional tradeQuarter (Canadian coin)Trade barrierInvestment (military)Bilateral tradeFree tradeInternational free trade agreementBusinessPolitical scienceChinaGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This paper is intended as a guide for policymakers considering new regional trade agreements. The data provided here show that only about a quarter of imports are potentially subject to trade diversion from new agreements (i.e. they come from countries outside of regional trading blocs and in industries with positive most‐favored nation tariffs). Since this percentage is steadily declining with the increasing number of regional trade agreements and the falling level of tariffs, trade diversion is becoming increasingly irrelevant as a concern for new trade deals. The paper also estimates how each potential new bilateral free trade agreement would affect a country's imports and exports, as well as whether the increased imports would replace domestic production, imports from other RTA partners, or imports from non‐RTA partners. In this way, the estimates are able to shed light on which countries make the best partners for new regional trade agreements. Finally, the paper provides estimates of the trade effects for two large potential new regional agreements: the Transatlantic Trade and Investment Partnership and the Trans‐Pacific Partnership.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKyklosMême sujetGlobal trade and economicsTravaux en français237 207