Using Unconventional Wisdom to Re-Assess and Rebuild the BRICS
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, Goldman Sachs closed its BRIC (Brazil, Russia, India, China) fund after years of losses and plummeting assets. Emerging markets had, once again, turned into submerging markets. Their dependence on “developed” markets and established institutions had failed them in a post-Global Financial Crisis (GFC) era, anchored in protectionism, risks, volatility, and uncertainty. The once commonly-accepted wisdom that called for US housing prices to always increase was part of the problem and contagion. Rebuilding the BRICS (S for South Africa) using conventional wisdom would probably not work. A new approach is necessary, especially since the last key contributions to show the inadequacy of a conventional wisdom-based strategy in emerging markets are more than ten years old. To help fill this gap, this paper proposes a holistic analytical framework for strategists to re-assess risks and opportunities in the BRICS. We illustrate how five basic assumptions can be proven wrong and lead to the creation of unconventional wisdom that can help derive some strategic insights. We find that rebuilding the BRICS for them to be more resilient is possible, if not vital, for the health of the global economy.
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».