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Enregistrement W2468177669 · doi:10.1057/9780230590441_12

SARS Versus the Asian Financial Crisis

2007· book-chapter· en· W2468177669 sur OpenAlexaboutno aff
Oliver H. M. Yau, Wing-Fai Leung, Fanny Sau-Lan Cheung, Cheris W. C. Chow

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaFinancial crisisRecessionOutbreakEconomic recoveryStock marketTourismPessimismCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Stock (firearms)Development economicsBusinessEconomicsEconomyGeographyDiseaseInfectious disease (medical specialty)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experience in Asia during the past few years has provided new perspectives on the effects of crises. Following the collapse of the Thailand stock market on 2 July 1997, most Asian economies have faced economic downturn. The slow recovery resulted in many companies having hard times, and struggling to even survive. Another crisis occurred in Asia following the outbreak of severe acute respiratory syndrome (SARS) in southern China during late 2002 and early 2003. The SARS crisis spread to many other Asian economies and even Canada, where the previously unknown disease killed a number of people. During the outbreak of SARS, the economic perspective was very pessimistic and many industries, especially tourism and retail, were hurt seriously. However, SARS was under control in May 2003, and since then the recovery of the economies has been very strong, even beyond the expectations of most economists and marketers. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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