A Comparative Analysis of The Economic Effects of U.S. Reciprocal Tariffs on India, China, and Canada
Notice bibliographique
Résumé
is research examines the impact of the reciprocal tariffs introduced by the protectionist administration between 2020 and 2024 on the economies of India, China, and Canada. These tariffs were part of a broader shift in U.S. trade policy aimed at reducing trade deficits and encouraging fairer trade practices. However, the retaliatory nature of these measures led to trade tensions with several key U.S. partners. By focusing on India, China, and Canada—countries with different economic structures and levels of trade dependence on the U.S.—this study highlights how each nation was affected in unique ways. China, as the largest target of the tariffs, experienced a significant decline in exports to the U.S, disruptions in its manufacturing and technology sectors, and broader economic slowdowns, particularly in global supply chains. Canada, though a close economically of the U.S., faced tariffs on steel and aluminum, which negatively impacted its industrial output and led to retaliatory tariffs on American goods. This briefly strained U.S.-Canada trade relations and pushed Canada to strengthen trade ties with other global partners. In India’s case, although the economic impact was smaller, the country responded with its own tariffs on U.S. products and saw shifts in its trade policy stance, aiming to reduce dependence on any single trading partner. The research uses a mix of economic data—including GDP growth, trade volumes, and sector-level performance—alongside policy analysis to understand how each country adapted to the changing trade environment. The findings show that while the tariffs were meant to protect U.S. industries, they caused unintended economic disruptions and forced other countries to rethink their trade strategies. The study concludes that unilateral tariff measures, especially when used against major trading partners, can have far-reaching global consequences. It emphasizes the need for more cooperative and balanced trade policies to ensure economic stability and long-term growth for all involved nations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».