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Enregistrement W4390411453 · doi:10.1002/aepp.13410

Do <scp>regional trade agreements</scp> affect agri‐food trade? Evidence from a meta‐analysis

2023· article· en· W4390411453 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Economic Perspectives and Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegional tradePublication biasInternational economicsInternational tradeMeta-analysisTrade barrierEconomicsFunnel plotEconomic integrationAffect (linguistics)Free tradeBusinessPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Regional trade agreements (RTAs) have experienced significant growth worldwide, leading to an increase in studies assessing their impact on bilateral trade flows. With the availability of disaggregated trade data, numerous studies have examined the influence of these agreements specifically on agri‐food trade. However, the results of these studies exhibit heterogeneity, posing challenges for policymakers seeking to understand the effects of RTAs on agri‐food trade. To address this issue, we conducted a meta‐analysis of 61 studies investigating the effects of various RTAs on agri‐food trade. Using funnel asymmetric testing, our analysis reveals the presence of publication bias in the existing literature. By accounting for this bias, we found robust evidence that RTAs positively and significantly promote agri‐food trade. Notably, the extent of this effect depends on the depth of economic integration within the RTA, distinguishing between customs unions and free trade agreements, as well as the classification of agri‐food products as primary or processed. The ex‐post effects of RTAs on agri‐food trade are less pronounced when we control for both publication bias and heterogeneity, compared to controlling only for publication bias.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,157 · 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