Notice bibliographique
Résumé
Résumé Quelle pourrait être la portée du partage du risque macroéconomique entre pays, dans l’Union monétaire européenne, face aux chocs asymétriques ? Pour tenter de répondre à cette question, essentielle par ses implications quant à la stabilité de la construction monétaire européenne, on cherche à estimer l’ampleur de la répartition du risque qui prévaut entre les régions d’un même pays, mais également entre différents pays. On en déduit alors plusieurs leçons pour l’Union monétaire. Ce sujet est exploré à partir d’un travail empirique effectué sur des données régionales, pour les États-Unis et le Canada, ainsi que sur des données nationales se rapportant à un échantillon de 23 pays de l’OCDE, qui comprend les 15 membres de l’Union européenne. Nous procédons à l’aide de notre version modifiée du modèle fondateur de Asdrubali, Sørensen et Yosha (1996), dont nous rappelons les principes. Nous mettons alors en évidence plusieurs résultats concordants du modèle révisé, qui prouvent que, même si l’abandon de la politique monétaire réduit la capacité théorique des membres de l’UE de lisser les chocs asymétriques via la politique macroéconomique, le nouveau régime dans lequel nous sommes entrés, qui génère une plus forte intégration économique, pourrait bien favoriser considérablement le lissage des chocs au travers des mécanismes de marché.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».