Notice bibliographique
Résumé
Staring at the U.S. recession of 2008-10 and at the euro crisis of 2010-12, it is tempting to look for common features. In both Los Angeles and Madrid, house prices more than doubled between 2000 and 2008, and household debt increased in tandem. Both in the United States and in southern Europe, total public debt reached historical levels, and during the two crises, yields on state debt increased remarkably as did the price of credit default swaps insuring against default. A story of the crises across the two sides of the Atlantic that is based on leverage and debt is both appealing and superficially correct. However, a closer look at the data in the two regions leaves too many questions open. The increase in house prices was not uniform across Europe (or the United States), with large movements in Ireland and Spain, but relative stagnation in Portugal and Italy, and only moderate increases in Greece, yet all of these regions went through a sovereign debt crisis. The increase in public debt was at the federal level in the United States (while at the state level in Europe), yet the American sovereign debt problems happened exclusively in a few states, California and Michigan more noticeably. Arellano et al. (2015), henceforth AAW, add a further comparison that makes a simplistic leverage story even harder to take at face value. Look at Canada. House prices also almost doubled in the first decade of the XXIst century, and private leverage followed suit. But prices have neither fallen (at least ∗Contact: rreis@columbia.edu. I am grateful to Cynthia Balloch, Keshav Dogra and Savi Sundaresan for useful discussions.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,057 | 0,053 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,011 |
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 ».