Impacts macroéconomiques d’une guerre tarifaire Canada–États-Unis
Notice bibliographique
Résumé
Nous utilisons un modèle à vecteurs autorégressifs (VAR) pour produire des prévisions macroéconomiques conditionnelles à deux scénarios de guerre tarifaire entre les États-Unis et le Canada. Le premier scénario examine l’impact de l’imposition de tarifs douaniers sur les exportations canadiennes vers les États-Unis, tandis que le second ajoute l’effet de contre-tarifs canadiens sur les importations en provenance des États-Unis. Nos résultats montrent que ces tensions commerciales auraient des conséquences significatives sur l’économie canadienne, avec des baisses notables du PIB et de l’emploi. L’analyse met en évidence une contraction plus marquée lorsque les importations sont également affectées, soulignant les effets amplificateurs des mesures de rétorsion. Dans le scénario de guerre tarifaire avec représailles, le modèle prévoit une baisse de PIB de 4,2% ce qui correspond à la destruction d’environ 700 000 emplois au Canada. Par ailleurs, le modèle interprète ces scénarios comme des chocs de demande négatifs pour l’économie canadienne, entraînant des pressions déflationnistes et un ajustement des taux d’intérêt par la Banque du Canada. Ces résultats illustrent la pertinence des scénarios de risque dans l’analyse des chocs économiques et leur utilité pour l’élaboration des politiques économiques.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».