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Enregistrement W2988011111

Modest economic downturn in Austria on the back of a slowing global economy

2019· article· en· W2988011111 sur OpenAlexaboutno aff
Gerhard Fenz, Friedrich Fritzer, Ernst Glatzer, Martin Schneider

Notice bibliographique

RevueMonetary Policy & the Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Technological Developments in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)EconomicsInflation (cosmology)RecessionCore inflationReal gross domestic productWageMacroeconomicsMonetary policyInflation targetingLabour economicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amid weakening global growth, economic activity in Austria has also been slowing down, albeit only moderately thanks to robust domestic demand. Based on the results of its Economic Indicator, the Oesterreichische Nationalbank (OeNB) expects real GDP to expand (quarter on quarter) by 0.2% in the third quarter and by 0.3% in the fourth quarter of 2019. This implies a downward revision of 0.2 percentage points from the OeNB’s Economic Indicator of May 2019. Real GDP is, however, still expected to grow by 1.5% in 2019 as a whole, as real GDP data for the beginning of 2019 have been revised slightly upward. In its most recent inflation forecast of September 2019, the OeNB anticipates HICP inflation to decline from 2.1% in 2018 to 1.6% in 2019, and to remain at this level in both 2020 and 2021. Compared with the OeNB’s June 2019 outlook, this represents downward revisions of 0.1 percentage points for each of the years from 2019 to 2021. In 2019, the decline in inflation has been driven by lower energy price inflation, which is masking persistently high wage pressures and robust domestic demand, both of which are not expected to decrease before 2020. As a result, core inflation (excluding food and energy) is projected to reach 1.8% in 2019 and 2.0% in 2020, before dropping to 1.7% in 2021, given the cyclical downturn in Austria.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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