Handelskrigen mellom USA og resten av verden. “I denne studien tar vi utgangspunkt i en variant av Reciprocal Dumping modellen og undersøker effekter av tariffinnføring som følge av pågående handelskrig på det globale aluminiumsmarkedet.”
Bibliographic record
Abstract
I løpet av 2018 ble det av myndighetene i USA innført tariff på import av\nprimæraluminium fra Kina og EU for å forsvare den amerikanske\naluminiumsindustrien. Av den gjennomførte datainnsamlingen fremgår det\nderimot at EU og Kina ikke er dominerende eksportører av\nprimæraluminium til USA. Kina er selvforsynt, mens USA og EU\nimporterer hovedsakelig fra Russland og De forente arabiske emirater, i\ntillegg til at begge land i stor grad forsyner seg selv. Dessuten er Canada\nen viktig handelspartner for USA. I denne studien ønsker vi derfor å\nundersøke problematikken rundt strategiske handelstiltak, samt i hvilken\ngrad President Trump kan forvente å lykkes med å forbedre amerikansk\nvelferd ved å innføre tariff på import av primæraluminium. Vi har dermed\nutviklet en versjon av Reciprocal Dumping modellen som benyttes for å\nundersøke effektene av tariffinnføring, samt eliminering av finansielle\nsubsidier og fullstendig handelsblokade.\nAv resultatene fremgår det at Trump lykkes med det strategiske\nhandelstiltaket, da dette gir en beskjeden velferdsforbedring til USA og EU\nhvis EU følger opp med en tilsvarende tariff. Imidlertid rammer innføringen\nav tariff Kina i svært liten grad. Hvis hensikten derimot er å ramme\nRussland og De forente arabiske emirater fungerer innføringen til en viss\ngrad. Konsumentene i både USA og EU taper betraktelig på dette\nhandelstiltaket, men økningen i profitt for produsentene og tariffinntekter\nsynes å kompensere for tapet. Imidlertid reduseres velferden i både USA,\nEU, Russland og De forente arabiske emirater hvis myndighetene i\nRussland og De forente arabiske emirater fjerner subsidier til sine\naluminiumsprodusenter. Ved full handelsblokade mot De forente arabiske\nemirater øker derimot velferden beskjedent i USA og EU. Ved samtlige\nanalyser forutsettes det ingen mottiltak fra andre markeder eller på andre\ngoder. Ettersom det foreligger mange usikkerhetsmomenter har det tilslutt\nblitt gjennomført to sensitivitetsanalyser. Den første analysen innebærer\nendrede markedsandeler, mens den andre inkluderer flere produsenter i\nmodellen. Sensitivitetsanalysene gir støtte for våre resultater.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.108 | 0.018 |
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".