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Enregistrement W7116214509

Gender and Skills Impact of Tariff Threats: Case Study of Tariff Announcements by the United States

2025· article· W7116214509 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTariffComputable general equilibriumMarket accessSectoral analysisAggregate dataReciprocalRepresentation (politics)General equilibrium theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using recent United States (US) tariff announcements as a backdrop, we analysed the impact of an illustrative increase in tariffs by the US on key industries under several scenarios, representing either reciprocal tariffs or no reciprocal tariffs by trading partners, and tariffs on a narrow range of countries (Canada, Mexico and China) or tariffs on all countries. Our analysis is focussed on the potential gender and skills impacts of the tariff scenarios, and potential implications for the agribusiness sector where women play a notable role. We used the QGEM Computable General Equilibrium model, which is a global economy-wide modelling framework based on the Global Trade Analysis Project database. The modelling framework is further enhanced by using International Labour Organisation’s labour data in combination with Australian Bureau of Statistics data as a novel addition to the database and the analysis. Using these data sources we have developed a database that separately specifies ten labour market cohorts, considering women and men across five skill categories. To test the potential range of impacts, we undertook modelling of four alternate tariff specifications, in combination with two alternate labour market specifications. Our findings indicate that, in a direct sense, men are globally overrepresented in the most trade- exposed sectors when compared to the aggregate global workforce. In stark contrast, our findings are that the labour force impacts of a range of trade scenarios fall notably disproportionately on the shoulders of women. China, the US and Canada have a relatively high representation of women in aggregate compared to the global average. Trade policies that disproportionately impact these economies relative to regions with lower female representation (e.g. Rest of South Asia and Rest of Asia regions) result in a disproportionately high level of female job losses globally. Our agribusiness sector analysis highlights that trade flows of grains and plant-based products, and livestock and animal products, between the US and other countries are likely to be adversely affected by the US tariffs and also by the reciprocal tariffs by other countries. This will also contribute to the adverse implications for the low and unskilled women in the labour force of the agricultural sectors in many countries. Our analysis indicates a mixed outcome for Australia. For Australia, there is a marginal increase in employment for all worker categories under most tariff scenarios. A key driver of this result is an increase in Australian exports to the US (as with those from all other excluded countries) in response to changes in relative prices, driving a modest increase in employment in export sectors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,196 · 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
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