The Impact of Tarrifs on the Financial Sector : A qualitative study of how 2025 US punitive tariffs and trade wars affect the financial sector - with a focus on Canada and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Donald Trump har år 2025 återtagit presidentposten och likt sin föregående mandatperiod har han infört omfattande tullar. Denna gång i en större utsträckning, som motiveras ur ett protektionistiskt ändamål. Tullarna infördes och riktades mot USA:s största handelspartners: Kanada, Kina och Mexiko, men har senare införts mot resterande länder i världen. Handelshindren har skapat en hög grad av osäkerhet och oförutsägbarhet i omvärlden samt slitningar i diplomatiska relationer. Denna uppsats syftar till att analysera effekterna av de amerikanska tullarna 2025 med fokus på den svenska och kanadensiska finansiella sektorn. Undersökningen består av åtta semistrukturerade intervjuer som ska bidra till en bättre förståelse av svenska och kanadensiska experters syn på 2025:s införda tullarnas omedelbara samt långsiktiga effekter på den finansiella sektorn inom respektive land. Resultaten visar att tullarna och dess effekter är mycket komplexa, oförutsägbara och medför en betydlig osäkerhet i omvärlden. Ingen av respondenternas organisationer påverkas direkt av tullarna, utan snarare indirekt. Detta indikerar att handelshindret speglar främst den bredare ekonomin snarare än enskilda sektorer.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».