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Enregistrement W4414614648 · doi:10.1017/s1474745625101079

On the Feasibility, by Means of Customs Duties, of an Entirely (or Almost Entirely) Made-in-the-USA Automobile

2025· article· en· W4414614648 sur OpenAlexaboutno aff
Didier Chambovey

Notice bibliographique

RevueWorld Trade Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedAutomotive industryTariffProduction (economics)WorkforceOrder (exchange)Variety (cybernetics)Relevance (law)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the objectives of the Trump administration’s economic policy is to revitalize the American industrial fabric and create a large number of high-paying blue-collar jobs. However, the main instrument used to achieve this goal – tariff protection – is a point of contention. We discuss the relevance of the recently introduced policy for an emblematic sector: the automotive industry. The latter operates highly integrated production chains where intermediate products frequently cross borders to circulate within a ‘Big Factory’ encompassing production sites located mainly in Mexico, Canada, and the USA, but also in other countries. The imposition of a 25% tariff on finished cars and their parts could lead to significant disruptions for consumers and producers alike. The lessons learned from the automotive sector retain much of their relevance for other areas of the US economy. In the absence of a nationwide adequate solution, the lot of displaced workers could be improved through place-based workforce transition programmes limited to disadvantaged areas. Industrial policy measures targeting disadvantaged communities and regions could also be envisaged. In this case, however, it would be necessary to deploy a variety of instruments adapted to the circumstances and to take into account, as far as possible, the interests of trading partners in order to avoid conflicts.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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Résumé présentoui

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