Vulnérabilité du secteur des entreprises et activité agrégée
Notice bibliographique
Résumé
Il ressort de cet article, qui utilise des microdonnees relatives au secteur des entreprises, que les societes non financieres etablies au Japon et dans les grands pays europeens en 2003 etaient plus vulnerables a une hausse des taux d’interet a court terme qu’elles ne l’etaient en 1993, lorsque a debute la precedente phase de resserrement monetaire (sachant qu’une entreprise est consideree comme vulnerable si elle affiche un ratio dettes/fonds propres eleve et une faible capacite a assurer le service de sa dette). Aux Etats-Unis et au Canada, par contre, les entreprises semblent mieux preparees a faire face aux hausses de taux d’interet. En outre, en examinant uniquement les donnees de 2003, les auteurs parviennent a la conclusion que les entreprises du Japon et des grands pays de la zone euro sont plus vulnerables que celles des Etats-Unis, du Canada et du Royaume-Uni. Ces microdonnees sont egalement utilisees afin d’elaborer pour chaque pays une mesure de vulnerabilite de l’ensemble de l’economie, qui se revele correlee de maniere significative aux variations futures de la croissance du PIB et de l’investissement.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».