El proyecto transregional de la administración Trump y la competencia por la integración económica en el Pacífico
Bibliographic record
Abstract
En este texto se propone una lectura particular del proyecto transregional Asia del Pacífico-América del Norte-Europa (diseñado y puesto en práctica parcialmente por los asesores comerciales de Donald Trump) y de las condiciones en que enfrenta la competencia política del Comprehensive and Progressive Trans Pacific Partnership Agreement (CPTPP, encabezado por el Gobierno japonés) y del Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP, liderado por el Gobierno chino). En ese marco, el artículo destaca los alcances de cada una de esas iniciativas en materia de regulación comercial, y, recurriendo al ejemplo de Japón, muestra cómo cada gobierno está dispuesto a hacer concesiones comerciales a sus contrapartes, en función de cada socio y de cada acuerdo comercial. En el trabajo se propone que los asesores de la administración Trump marcaron un giro al abandonar la formación de capital, para adoptar el consumo de las familias y del Gobierno, como la principal ventaja comparativa de la economía estadounidense; en ese nuevo contexto, el acceso a los mercados estadounidense y/o norteamericano, bajo condiciones privilegiadas, tiene como costo aceptar y cumplir las regulaciones de los acuerdos bilaterales con Estados Unidos y/o del United States-Canada-Mexico Agreement (USMCA). El autor concluye que las contrapartes asiáticas y norteamericana del Gobierno estadounidense necesitan revisar las relaciones comerciales entre ellos para cerrar el círculo de los acuerdos bilaterales y beneficiarse de la iniciativa estadounidense.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".