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Enregistrement W4376136487 · doi:10.1177/00157325231159240

The Link Between Aid-for-Trade and Contingent Protection

2023· article· en· W4376136487 sur OpenAlexaboutno aff
Neha Bhardwaj Upadhayay

Notice bibliographique

RevueForeign Trade Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrder (exchange)BusinessInternational tradeProduction (economics)Market accessInternational economicsEconomicsFinanceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foreign aid, in theory, is expected to mitigate constraints that impede the economic development of recipient countries. At the same time that help is committed, donors are seemingly taking actions that are harmful to developing economies in obvious ways. An example is the tacit circumvention of the putative rules-based global trading system through contingent protection activities. In this article, it is postulated that, on one hand aid-for-trade (AfT) is expected to have positive impact on the exports of aid recipients by better integration into the global trading order, on the other hand, aid provider (donor) curtails access to its own markets by actuating contingent protection against the recipient (exporter). Using contingent protection cases data from 2003 to 2018 (a 15-year period) against 106 recipient countries of the United States of America’s AfT, this study finds a significant and positive impact of AfT on the surge in contingent protection activities. This effect is entirely driven by the aid for economic infrastructure and services, while the other main category of AfT- production sector, has no discernible effect on the rise in protection against the recipient. To examine the heterogeneity in donor decisions, this study is expanded to other traditional donors like Australia, Canada, the European Union (EU) and New Zealand. This article finds that Australia behaves similar to the USA; however, for Canada and the EU, the relationship between aid and market access is not statistically significant. JEL Codes: F1, F35, O19

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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