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Enregistrement W4409678702 · doi:10.1080/08961530.2025.2491082

How US and Canadian Consumers Shape Bilateral Trade: A Focus on Reexports and Domestic Exports

2025· article· en· W4409678702 sur OpenAlexaboutno aff
Serdar Ongan, Hüseyin Karamelikli, İsmet Göçer, Gabriel Picone

Notice bibliographique

RevueJournal of International Consumer Marketing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus (optics)International tradeEconomicsMarketingAdvertisingBusinessInternational economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumer behavior can play a crucial role in shaping bilateral trade balances. However, traditional trade balance metrics often overlook purchasing behavior on different types of exports. By aggregating total exports, these metrics may fail to differentiate between high-value-added domestic exports and low-value-added reexports, neglecting the effects of demand for these exported goods. This study addresses this gap by decomposing total exports and applying a nonlinear ARDL model to examine how exchange rate movements affect the demand for various US exports to Canada. Identifying which types of exports are more influenced by Canadian consumer behavior is essential for developing effective trade policies and marketing strategies. These insights can help policymakers’ product positioning and market segmentation to adapt to changing consumer preferences and exchange rate dynamics. Empirical findings: (i) the improvement effect of depreciated USD is more on the US low-value-added-reexport-based TB than on high-value-added-domestic-export-based TB, (ii): related to (i), it can be interpreted that Canadian consumers are more sensitive to US reexported commodities than domestic commodities due to the appreciated CAD; (iii): The shift of Canadian consumers toward low-value-added goods due to a depreciated CAD can indicate that the price-sensitive consumer segment is larger in the Canadian market.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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