AMERIKA SERIKAT DALAM RENEGOSIASI NORTH AMERICAN FREE TRADE AGREEMENT MENUJU UNITED STATE-MEXICO-CANADA AGREEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini membahas perilaku Amerika Serikat (AS) dalam renegosiasi North American Free Trade Agreement (NAFTA) yang menghasilkan United States-Mexico-Canada Agreement (USMCA). Latar belakang penelitian ini berangkat dari keinginan Presiden Donald J. Trump yang ingin mengubah NAFTA menjadi perjanjian baru. Di tengah proses rengeosiasi yang memicu perang tarif antar negara anggota, AS berhasil membuat seluruh negara anggota menyepakati USMCA. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan pendekatan deskriptif-analitis berbasis data sekunder melalui studi kepustakaan. Analisis dilakukan dengan memadukan dua kerangka konseptual. Pertama, konsep kekuasaan (power) dari James Lee Ray digunakan untuk memetakan distribusi kekuatan di antara AS, Kanada, dan Meksiko. Pemetaan ini menunjukkan adanya asimetri kekuasaan yang menempatkan AS pada posisi lebih dominan dibanding dua mitranya. Kedua, konsep suasion game dari Lisa L. Martin digunakan untuk menjelaskan instrumen yang dipakai AS dalam memanfaatkan asimetri tersebut. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa AS menggunakan kombinasi instrument ancaman (threats) dan insentif (side-payments) dalam proses renegosiasi. Ancaman diwujudkan melalui ancaman keluar dari NAFTA serta penerapan tarif baja dan aluminium, sedangkan insentif diberikan melalui pencabutan tarif serta keuntungan lainnya yang dilembagakan dalam USMCA. Strategi ini membuat Kanada dan Meksiko tidak memiliki pilihan selain menerima bentuk perjanjian baru yang lebih sesuai dengan keinginan AS. Dengan demikian, renegosiasi NAFTA yang menjadi USMCA mencerminkan adanya asimetri kekuasaan dalam kerjasama multilateral memberikan ruang bagi AS untuk memengaruhi keputusan Kanada dan Meksiko.
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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) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».