The formation of the FTAA and its impact on Brazilian export potential to markets in the United States and Canada
Bibliographic record
Abstract
Este estudo tem dois objetivos. O primeiro é calcular o equivalente ad valorem das tarifas específicas que são cobradas sobre os produtos exportados para os Estados Unidos e o Canadá. O segundo objetivo é quantificar o impacto sobre as exportações brasileiras para esses mercados decorrente da formação de uma zona de livre comércio nas Américas em que as barreiras tarifárias (tarifas e tarifas específicas) caíssem a zero. As estatísticas descritivas mostraram que as tarifas específicas têm efeitos restritivos ao comércio mais relevantes que os das tarifas em geral. Para os Estados Unidos, a média da alíquota da tarifa para os produtos em que não há incidência de tarifas específicas é de 4,62%, bastante inferior à média do equivalente ad valorem das tarifas específicas, que é de 15,07%. A média do equivalente tarifário das tarifas específicas do Canadá foi de 63,11%, e a média das tarifas foi de 4,4%. A formação da Área de Livre Comércio das Américas (Alca) e a eliminação completa das tarifas e das tarifas específicas representariam um aumento das exportações brasileiras de U$ 699 milhões para o mercado dos Estados Unidos, e de U$ 53,7 milhões para o mercado do Canadá. Isso significaria um aumento de 4,34% e 5,04%, respectivamente, sobre o total médio exportado pelo Brasil no período de 1998-2000 para ambos os países. Entretanto, o aumento das exportações que resultaria da formação da Alca não seria verificado de forma generalizada em toda a pauta de exportações do Brasil para os dois mercados muito pelo contrário, o aumento das exportações brasileiras seria observado em um conjunto restrito de produtos, os quais deveriam ser considerados como prioritários para o Brasil nas negociações. No caso dos Estados Unidos, 150 linhas tarifárias representam 90% do potencial total de aumento das exportações. Para o Canadá, apenas 80 linhas tarifárias representam esses mesmos 90%.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".