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Enregistrement W4416952121 · doi:10.7202/1121448ar

Reciprocal Tariffs in the Quest for Balanced Trade: A Zero-Sum Game for the WTO

2025· article· fr· W4416952121 sur OpenAlexvenueno aff
Petros C. Mavroidis

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Trade Organization Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyEnforcementTariffDutyReciprocalFree tradeChinaValue (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On April 2, 2025, President Trump announced “reciprocal tariffs” under the Fair and Reciprocal Plan , presented as a tool of trade justice to reduce deficits and restore balance. Duties were calculated on the basis of import and export volumes, later replaced by a flat 10% tariff for most partners and 25% on cars, with China facing the harshest treatment. The administration justified these measures as a way to cut trade deficits, combat drug trafficking, relocate production, finance social policies, and improve trade terms. The article argues, however, that tariffs are a blunt and ineffective instrument. Trade deficits are largely driven by United States fiscal imbalances, not foreign tariffs or other trade practices. Tariffs cannot replace border enforcement against trafficking, nor substitute for subsidies in industries. They are equally unrealistic as a tool for financing social policies. Moreover, costs are passed on to Unites States consumers and disrupt global value chains, harming United States industries themselves. Legally, the new tariffs breach US WTO commitments, violating bound duty levels and non-discrimination rules. Their effects extend beyond the Unites States: retaliation from partners like China, uncertainty in global markets, and discriminatory “deals” undermine the WTO system. Far from restoring reciprocity, these tariffs represent a unilateral assault on multilateral trade rules.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,019
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0120,011
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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