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Enregistrement W3148081930

NAFTA 20 Years Later

2014· article· en· W3148081930 sur OpenAlexaboutno aff
Adam S. Posen, Gary Clyde Hufbauer, Cathleen Cimino, Tyler Moran, Jaana Remes, Theodore H. Moran, Lindsay Oldenski, Barbara Kotschwar, Jeffrey J. Schott, Thomas F. McLarty, Eduardo M. Mora

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationInternational tradePolitical scienceFree trade agreementInvestment (military)Free tradeIntellectual propertyEconomicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enactment of the North American Free Trade Agreement (NAFTA) among the United States, Mexico, and Canada 20 years ago advanced economic integration and started a public debate running to today about the merits of trade agreements in the era of globalization. As the first major trade accord between two wealthy countries and a relatively poor country, NAFTA created enormous opportunities in all three economies while generating anxieties about job losses and other kinds of displacement. Mexico and the United States have clearly reaped great gains at the aggregate level from their more open trading and investment relationship, but NAFTA is frequently invoked as a job-killing precedent by opponents of further US trade agreements with poorer countries. On July 15, 2014, the Peterson Institute for International Economics convened a conference, "Mexico and the United States: Building on the Benefits of NAFTA," to assess both benefits and costs derived from this important trade accord. In addition, the Institute's president, Adam S. Posen, has summarized his view of the impact in an op-ed essay. This report, part of a new series of publications called PIIE Briefings, collects recent writings by PIIE scholars on NAFTA, including some previously published papers and the transcript of the NAFTA conference. The Institute is proud that these papers and presentations are in keeping with our customary intellectual rigor, objectivity, and research-based conclusions.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,028

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 GPT0,183
Écart entre enseignants0,142 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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