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Enregistrement W3187461607 · doi:10.31235/osf.io/kc9ef

Mexico's 20 years of North American Free Trade Agreement: Socio-Environmental Trends and Unequal Exchange

2021· article· en· W3187461607 sur OpenAlexaboutno aff
Gibran Vita

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Free tradeNatural resourceUnit (ring theory)Latin AmericansEconomicsGeographyPolitical scienceDevelopment economicsEconomyInternational tradeSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North American Free Trade Agreement (NAFTA) is the most influential trade agreement, signed by the governments of USA, Canada and Mexico in 1992. It came into effect the 1st of January of 1994 promising economic growth and better employment opportunities to reduce Mexican emigration. The Zapatista Army of National Liberation (EZLN), a civil resistance movement against capitalist neo-liberalism, protested the agreement, warning that it would feed social inequalities and threaten indigenous rights, autonomy, land access and use of natural resources. The Zapatistas feared the NAFTA would reinforce a master-servant relationship where Mexican human and natural resources are displaced, undermined or employed for the benefit of USA-CAN. In this paper we use Multiregional Input-Output Analysis based on the EORA model to examine changes in the carbon, land material, water and employment footprints in Mexico derived from the NAFTA agreement. We pay particular attention to the fairness of the resource exchange between USA and Mexico. We find all the consumption-based footprints grew between the period of 1990-2015. The carbon footprint increased by 50%, land by 32%, material by 46% and water by 566%. Territorial based employment rose by 7% and consumption based employment by 14%. Consumption of land and water considerably sped up after NAFTA. Remarkably, the land footprint doubled between 1994 and 2003, whereas GDP only increased by 20%. After that peak, the changes in land footprints retracted and stabilized at a 32% yearly increase until 2015, which corresponded to a 65% increase in GDP. Carbon intensity per unit of GDP has noticeably decreased after the NAFTA, nevertheless rising consumption heavily drives carbon emissions, eating-up efficiency gains. We confirm that the unequal trade has increased after the NAFTA, with surpluses for carbon, materials and more heavily for labour -meaning Mexico has become a net source for these resources. Not so for land and water, where Mexico remains a net consumer (2) We confirm that a large portion of the increases in Mexico’s carbon, material and water are destined to satisfy USA-CAN consumption. (3) We confirm a master-servant dynamic where the employment embodied in trade leaves Mexico with a 73% surplus -a net supplier of labor among NAFTA partners.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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