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Enregistrement W7117416810 · doi:10.14505/tpref.v16.4(36).ed

Editorial. Trump’s Tariff War: Impacts and Implications for World Trade and the Global Economy

2025· article· W7117416810 sur OpenAlexaboutno aff
Badar Alam Iqbal

Notice bibliographique

RevueTheoretical and Practical Research in Economic Fields · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Political and Economic Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTariffBalance of tradeWorld economyTrade warWorld tradeChinaFactory (object-oriented programming)Commercial policyQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The States President Donald Trump’s aggressive tariffs regime towards world major economies have resulted in a mixed bag of economic outcomes across the regions. Due to the Trump’s announcement, the US economy Squeezed by 0.3 per cent during quarter 1 of 2025, resulting into the first decline in last three years, Similarly, China’s factory operation goes down to a 16-month low, while Taiwan’s GDP surged 5.4 per cent on pre-tariff tech exports. Europe saw 0.4 per cent growth before tariffs hit and Canada is on track to miss GDP estimates. From the US and Europe to China and Taiwan, the repercussions of his aggressive trade policies are visible in everything from factory output to GDP forecasts. The main logic given by Trump administration for the sweeping tariff policy is to restore balance to USA’s trade relations with major trading partners and protect US industries. But the reality is somewhat different. When analysed the available economic data, trends and situation revealed a far more imbalanced scenario across regions of the world. Trade experts are of then firm opinion that sweeping rise in US tariff in 2025 are impacting in a big way the world trade. Added to this, the increase in existing tariffs may distort output patterns and also may lead to a sharp reconfiguration of world value chains, resulting in a less efficient and more opaque trade system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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