Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 crisis has disrupted traditional trade connections, significantly altering the global trade landscape. This served as a crucial stress test for international trade and regional integration blocs, challenging trade regionalization. Given these new challenges, we propose the concept of regional integration resilience, defined as the capacity of an integration bloc to mitigate the adverse impact of the pandemic on intraregional trade and minimize the immediate reduction of trade within that bloc. With the fortification of supply chains and greater economic interconnection within the integrating economies, our hypothesis is that regional economic integration could serve as a buffer against the negative consequences of the COVID-19 pandemic. Specifically, we have utilized fixed-effects instrumental variable regression applied to the augmented gravity model to analyze quarterly observations from January 2018 to December 2020. To gauge the influence of being in a trade bloc during the COVID-19 crisis, we introduced interaction terms (participation in a regional trade agreement and COVID-19 parameters) into the model. The findings suggest that the pandemic markedly and adversely impacted bilateral trade. Interestingly, the weight of the COVID-19 pandemic had a more pronounced effect on trade flows compared to its severity. Despite the anticipated positive effects of regional integration on intraregional trade due to its static and dynamic effects, overall, we did not observe any stabilizing influence of regional economic integration. There was no evidence that regional integration contributed to alleviating the negative effects on trade during a pandemic or fostering higher trade resilience within regional trade agreements. However, the impact of regional trade integration may vary across different integration blocs. Among the six integration blocs analyzed, two demonstrated a significant positive influence on trade during the pandemic – the European Union and the United States–Mexico–Canada Agreement (formerly the North American Free Trade Agreement).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».