The Impact of Tarrifs on the Financial Sector : A qualitative study of how 2025 US punitive tariffs and trade wars affect the financial sector - with a focus on Canada and Sweden
Bibliographic record
Abstract
Donald Trump har år 2025 återtagit presidentposten och likt sin föregående mandatperiod har han infört omfattande tullar. Denna gång i en större utsträckning, som motiveras ur ett protektionistiskt ändamål. Tullarna infördes och riktades mot USA:s största handelspartners: Kanada, Kina och Mexiko, men har senare införts mot resterande länder i världen. Handelshindren har skapat en hög grad av osäkerhet och oförutsägbarhet i omvärlden samt slitningar i diplomatiska relationer. Denna uppsats syftar till att analysera effekterna av de amerikanska tullarna 2025 med fokus på den svenska och kanadensiska finansiella sektorn. Undersökningen består av åtta semistrukturerade intervjuer som ska bidra till en bättre förståelse av svenska och kanadensiska experters syn på 2025:s införda tullarnas omedelbara samt långsiktiga effekter på den finansiella sektorn inom respektive land. Resultaten visar att tullarna och dess effekter är mycket komplexa, oförutsägbara och medför en betydlig osäkerhet i omvärlden. Ingen av respondenternas organisationer påverkas direkt av tullarna, utan snarare indirekt. Detta indikerar att handelshindret speglar främst den bredare ekonomin snarare än enskilda sektorer.
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 | 0.008 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".