Notice bibliographique
Résumé
Dengan mempertimbangkan kemungkinan dampak interaksi antara kebijakan fiskal dan kebijakan moneter serta turut memperhatikan sumber pembiayaan bagi penerapan satu kebijakan, tulisan ini berusaha menelaah dampak penerapan kebijakan moneter yang ‘forward looking’. Hasil menerawang mengindikasikan bahwa upaya menerapkan kebijakan moneter yang ‘forward looking’ dalam periode SBI sebagai piranti moneter relatif terbatas. Sempitnya ruang gerak kebijakan moneter yang ‘forward looking’ pada periode SBI ini tersirat dari kemungkinan munculnya fenomena ‘tight monetary paradox’ saat kebijakan moneter ketat diterapkan. Gambaran berbeda bilamana kebijakan moneter yang ‘forward looking’ tersebut diterapkan pada saat piranti yang digunakan adalah surat utang negara (SUN, misalnya T-Bills). Kebijakan moneter yang ‘forward looking’ dalam periode T-Bills ini terindikasi lebih leluasa bergerak untuk mengendalikan inflasi ke depan. Indikasi lain yang juga terlihat dari tulisan ini adalah sulitnya bagi kebijakan moneter yang ‘forward looking’ untuk dapat berdiri sendiri dalam formulasi kebijakan moneter. Meski dengan bobot yang lebih kecil dibandingkan bobot yang diberikan kepada proyeksi inflasi, formulasi kebijakan moneter masih tetap perlu mempertimbangkan kondisi inflasi yang sedang terjadi untuk melengkapi kebijakan moneter yang forward looking tersebut.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,009 |
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 ».