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Enregistrement W4404165221 · doi:10.1142/s237774002450012x

Navigating U.S.-China Trade War: Mexico’s Economic Diplomacy in Perspective

2024· article· en· W4404165221 sur OpenAlexaboutno aff
María Esther Morales-Fajardo, Marcela Franzoni

Notice bibliographique

RevueChina Quarterly of International Strategic Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Relations in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiplomacyPerspective (graphical)ChinaEconomic diplomacyPolitical scienceTrade warInternational tradeEconomyEconomic historyEconomicsArtPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China’s growing involvement in trade and foreign investments across Latin America and the Caribbean (LAC) has impacted regional countries’ relations with the United States, the traditionally dominant power. In the case of Mexico, China is expanding its presence in the Mexican economy, which could either strengthen or complicate the Mexico-U.S. relationship. The paper aims to examine the impact of China’s role in the Mexican economy within the framework of Mexico-U.S. Ties and the U.S.-China trade war. It argues that the trade war augments Mexico’s participation in the U.S. market through the U.S.-Mexico-Canada Agreement (USMCA). The empirical analysis demonstrates that Mexico has leveraged the U.S.-China trade war under the new rules established by the USMCA. The new rules of origin and labor provisions give Mexico a greater advantage in accessing the U.S. market and enhance the country’s appeal to foreign companies for nearshoring, despite the asymmetrical nature of Mexico-U.S. relations. Meanwhile, rather than hindering Mexico-China trade, the prohibition stipulated in the USMCA against signing a trade agreement with a non-market economy has helped expand trade links between the two countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,375 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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