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Enregistrement W4251564332 · doi:10.1162/asep_a_00725

Summary of the General Discussion on “Defending the Rule-based Trading Regime: The Multilateral Trading System at Risk and Required Responses”

2019· article· en· W4251564332 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAsian Economic Papers · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationIconChinaDownloadPolitical scienceBusinessComputer scienceLibrary scienceWorld Wide WebLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lu Ming started the discussion by asking whether Fukunari Kimura, the author, viewed the current U.S.–China conflict as similar to or different from the U.S. conflict with Japan in the 1980s. Kimura responded that they are different because of two factors: (1) China's exceptional growth compared with Japan; and (2) the fact that Japan had to consider the implications of its economic policies for its national security policies since Japan was tied to the U.S. umbrella, whereas China is free to decide its trade policies from a pure economic perspective.Prema-chandra Athukorala cautioned that Kimura's support of free trade agreements (FTAs) should be preceded by investigations of whether they are worth the effort. More broadly, Athukorala argued that only 30 percent of world trade is in FTAs even though 70 percent of countries have FTAs. In response, Kimura argued that the small share of trade routed through FTAs is not a problem, because the combination of MFN and zero percent tariffs on many goods eliminates the need for FTAs in many cases. As a result, Kimura argued that the primary risk of the current trade conflict is the risk of changes to zero percent tariff trade, which currently constitutes roughly 60 percent of global trade.Athukorala also advocated for the pursuit of WTO-based intellectual property agreements among like-minded countries, similar to the plurilateral information technology agreements that have been concluded. On this point, Kimura agreed that all information technology agreements that can be concluded on an MFN basis should be pursued.Maria Socorro Gochoco-Bautista questioned Japan's ability to take on a leadership role in the conclusion of mega-regional agreements. In particular, given Japan's history of acquiescing to U.S. pressure on trade matters, and as a U.S. ally that may be inclined to take the side of the United States, Gochoco-Bautista questioned whether developing countries could trust Japan to take their side. Similarly, Jin Kyo Suh argued that WTO decisions are predominantly shaped by only a handful of countries, including the United States, EU, China, and sometimes India. In this context, Suh said it would be impossible to do anything without action from these countries, and as a consequence, Suh asked, how could those countries do anything. In response, Kimura noted that Japan, as major, but not super, power, must maintain its support of rule-based trade. Kimura acknowledged that developing countries often view trade negotiations as being shaped by the interests of rich countries. However, he argued that the involvement of developing countries is essential to further progress. At the same time, Kimura argued that the absence of the United States from institutions such as the WTO would also lead to poor outcomes for developing countries. Currently, the U.S. “poison clause” in the USMCA, which precludes Canada or Mexico from negotiating trade agreements with non-market economies without first receiving U.S. agreement, prevents Canada or Mexico from pursuing trade agreements with China.Vu Quoc Huy asked why state-owned enterprises (SOEs) are an issue now, noting that the issue could either be raised by concerns about the activities of SOEs within China, or by the FDI activities of SOEs overseas. Here, Kimura argued that the primary issue of contention is China's provision of subsidies to its SOEs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,179 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2019
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