Notice bibliographique
Résumé
In this paper two key costs of AD protection are documented. First, once AD has been adopted, countries often have a difficult time restraining its use. In recent years \′new' users have accounted for half of the overall world total. Many of the heaviest AD users are countries who did not even have an AD statute a decade ago. Second, I will show that that, on average, AD duties cause the value of imports to fall by 30–50 per cent. I find that trade falls by almost as much for settled cases as for those that result in duties. I also find that, even for those cases that are rejected, imports fall. JEL Classification: F13 A propos de la généralisation et de l'impact des mesures anti‐dumping. Ce mémoire souligne deux coûts importants des mesures de protection anti‐dumping (AD). D'abord, une fois la mesure en place, les pays ont souvent de grandes difficultés à en restreindre l'usage. Au cours des années récentes, les “nouveaux” utilisateurs de ces mesures comptent pour la moitié de l'activité AD dans le monde. Et plusieurs des pays qui en font un usage intensif n'avaient pas de loi AD il y a une décennie. Ensuite, en moyenne, les droits de douane AD entraînent une chute des importations de l'ordre de 30%à 50%. Et le commerce chute de presque autant pour les cas où il y a résolution du problème que pour ceux où un tarif de rétorsion est imposé. Fait intéressant, il appert que les importations chutent même dans les cas où la plainte est rejetée.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».