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Enregistrement W2485368049

Global growth still subdued

2016· article· de· W2485368049 sur OpenAlexaboutno aff
Ferdinand Fichtner, Guido Baldi, Christian Dreger, Hella Engerer, Christoph Große Steffen, Michael Hachula, Malte Rieth, Thore Schlaak

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2016
Typearticle
Languede
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Technological Developments in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsChinaPaceRecessionEmerging marketsConsumption (sociology)Quarter (Canadian coin)Developed countryInternational economicsCommodityWorld economyGlobal recessionMomentum (technical analysis)BrexitDevelopment economicsMacroeconomicsMarket economyEuropean unionFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world economy has yet to regain momentum: after the already weak final quarter of 2015, the pace of expansion slowed down again in the first quarter of 2016. In the emerging countries' economies, growth is expected to remain subdued, especially in China, where the gradual slowdown continues as overcapacities are reduced. Russia and Brazil are likely to remain in recession: apart from the still-low commodity prices, domestic issues are aggravating the situation. Growth is just barely stable in the industrialized countries, which means they cannot compensate for the emerging countries' weaknesses. In the industrialized countries, the primary growth driver is still domestic demand. Strong consumption growth is expected in the US as well as in the euro area, primarily as a result of the improving labor market situation. All in all, the global economic growth rate is expected to be 3.2 percent in 2016, which is lower than previously forecasted. The uncertainty about China's future economic development and the potential impact of a Brexit are the primary risks that are curbing optimism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,017

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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