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Enregistrement W4417450444 · doi:10.1016/j.jinteco.2025.104204

Playing with blocs: Quantifying decoupling

2025· article· en· W4417450444 sur OpenAlexaff
Barthélémy Bonadio, Zhen Huo, Andrei A. Levchenko, Nitya Pandalai-Nayar, Hiroshi Toma, Petia Topalova

Notice bibliographique

RevueJournal of International Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesForeign, Commonwealth and Development OfficeInternational Monetary Fund
Mots-clésDecoupling (probability)Falling (accident)ChinaGeneral equilibrium theoryTerms of tradeFree tradeBalance of tradeEconomic integration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We adopt a data-driven approach to measure trade decoupling over 2015-2023. Countries are classified into three groups according to changes in their data-inferred trade costs with the US and China: those shifting toward the US bloc, those shifting toward the China bloc, and those with no change in alignment. We document that while cross-bloc trade costs rose, they were accompanied by falling within-bloc trade costs, with average trade costs falling marginally in line with global trade resilience. We use a quantitative model to compute the real income effects of this reconfiguration of trade costs. Model simulations suggest that real income in the median country in the world, and the median country within each bloc, rose by 0.4-0.6%. Finally, we find a modest amount of bloc misalignment: the median country would be better off switching blocs. These results suggest that trade decoupling may not follow trade-driven economic interests.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,208 · 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'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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