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Enregistrement W7104467600 · doi:10.5281/zenodo.17557550

A Comparative Analysis of The Economic Effects of U.S. Reciprocal Tariffs on India, China, and Canada

2025· article· W7104467600 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueIndian Economic and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtectionismCommercial policyTrade barrierEconomic integrationFree tradeComparative advantageUnintended consequencesInternational free trade agreement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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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