How much did the Federal Reserve learn from history in handling the crisis of 2007-2008
Notice bibliographique
Résumé
1 XXVIII Jornadas Anuales de Economia, November 7-8, 2013, Banco Central del Uruguay. 2 Rutgers University, NBER and The Hoover Institution, Stanford University. Michael Bordo is Ph D in Economics by the University of Chicago (1972). At the moment, he is Economics Professor and Director of the Center for Monetay and Financial History at Rutgers Univeristy, New Brunswick, New Jersey. He has occupied academic positions at South Carolina University and Carleton University in Ottawa, Canada. He has been a visiting professor at University of California in Los Angeles (UCLA), Carnegie Mellon, Princeton, Harvard, Cambridge (where he was professor of American History and Institutions) and visiting scholar at the IMF, the Reserva Federal of St. Louis and Cleveland, the Bank of Canada, the Bank of England and the BIS. Also he is Associated Researcher at the National Bureau of Economic Research (NBER). He has published a lot of articles in journals and ten books in monetary economics and economic history. He is editor of a series of books from Cambridge University Press: Studies in Macroeconomic History. REVISTA DE ECONOMIA, Vol. 21, No 1, Mayo 2014. ISSN: 0797-5546
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».