ANALISIS UNITED STATE-MEXICO-CANADA AGREEMENT (USMCA) SEBAGAI STRATEGI AMERIKA SERIKAT UNTUK MEWUJUDKAN SURPLUS NERACA PERDAGANGAN PADA MASA PEMERINTAHAN PRESIDEN DONALD TRUMP
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to explain the strategies employed by the United States to reduce the trade deficit through the USMCA during President Donald Trump's administration. After taking office, President Donald Trump assessed that NAFTA was ineffective and detrimental to the economy. Although trade with Mexico and Canada increased, the U.S. trade deficit also grew. Trump sought to reduce this imbalance and thereby strengthen the domestic economy through fairer and more beneficial trade agreements. To analyze the United States' strategy in reducing the trade deficit, the author uses the concept of Strategic Trade Policy, where the USMCA serves as an intervention by the U.S. government to enhance the competitiveness of domestic industries. Thus, the USMCA is used as a tool to achieve a competitive advantage for the United States. The research method employed by the author in this thesis is a qualitative research method. The findings of this research indicate that President Donald Trump had several strategies to achieve this goal, such as renegotiating NAFTA into the USMCA, protecting workers, increasing employment, boosting growth in the agricultural sector, encouraging new growth in the manufacturing sector, and modernizing regional trade agreements.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».