NON-TARIFF DIMENSION OF NEOPROTECTIONISM IN WORLD TRADE IN AGRI-FOOD PRODUCTS
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper was to determine the scope of non-tariff measures used in the world agri-food trade in 2020. This study used data of the United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD) and the Global Trade Alert data. Applying the methodology developed by the UNCTAD and the World Trade Organization (WTO) three indexes were established to describe the use of non-tariff measures (NTMs) to trade, i.e., the Frequency Index, the Coverage Ratio and the Prevalence Ratio. The number of trade preferences and trade restrictions used by the largest exporters and importers of agri-food products was also measured. The analysis showed that the scope of use of non-tariff protection measures in world trade in agri-food products is much greater compared to other branches of the economy. In countries implementing a highly protectionist trade policy, such as Brazil, China, India, Indonesia, Canada, the USA and Vietnam, non-tariff instruments were used in relation to all tariff lines and the entire value of import. To the greatest extent, non-tariff protection measures were adopted in the trade of non-processed plant origin products, including cereals, oilseeds and oleaginous fruit, fruit and vegetables, as well as dairy products. Countries most commonly implementing trade restrictions against their partners and, at the same time, at greatest risk of retaliatory actions on their part included EU countries, the USA and China.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».