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Enregistrement W2768536822

The impact of the US safeguard measures on Northeast Asian producers: General equilibrium assessments

2005· article· en· W2768536822 sur OpenAlexaboutno aff
Hiro Lee, Dominique van der Mensbrugghe

Notice bibliographique

RevueMunich Personal RePEc Archive (Ludwig Maximilian University of Munich) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputable general equilibriumWelfareHarmChinaTariffEconomicsEast AsiaUnit (ring theory)Economic impact analysisInternational economicsInternational tradeAgricultural economicsGeographyMarket economyMacroeconomicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In March 2002, the United States imposed tariff-rate quotas (TRQs) of about 30 percent on most imported steel above set quotas. This measure is expected to reduce steel exports from East Asian countries, particularly from Japan and Korea. At the same time, the U.S. action is likely to harm its automobile, metal products, and other related industries by raising the cost of intermediate input. Using a dynamic multi-country computable general equilibrium (CGE) model, we evaluate the effects of U.S. steel protection on the economic welfare, steel trade, and sectoral output and unit cost of the United States and its trading partners, with particular attention to those of Japan, China, Korea, and Taiwan, over the period 2002-2005. The results indicate that although the U.S. welfare increases slightly in 2002-2003, it declines in 2004-2005 mainly because the price of steel increases in the U.S. market. U.S. steel imports from East Asian countries and the EU decline by 2.5-2.8 percent, whereas those from Canada and Mexico increase by 2.2 percent, thus largely offsetting the fall in the total U.S. steel imports. The protection causes output contraction in the steel-consuming industries in the United States and output expansion in those industries in Japan, Korea, and Taiwan, but these effects are extremely small. These results suggest that the impact of the U.S. imposition of TRQs is minimal.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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