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Enregistrement W3093717084 · doi:10.1080/02255189.2020.1832881

Spatial fixes and switching crises in the times of COVID-19: implications for commodity-producing economies in Latin America

2020· article· en· W3093717084 sur OpenAlexvenueno aff
Tobias Franz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Development Studies/Revue canadienne d études du développement · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitalismLatin AmericansCommodityEconomicsFinancial crisisRestructuringDebt crisisFinancializationEconomyDebtMarket economyMacroeconomicsPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic is exposing the vulnerabilities of Latin America’s commodity-producing countries and is exacerbating their structurally weak position in global financial capitalism. Due to a high dependency on incomes from commodity exports, a reliance on external finance, and the volatility of exchange rates, the economies of Bolivia, Brazil, Chile, Colombia, Ecuador, Mexico, and Peru are hit particularly hard by the COVID-19 crisis with projections for 2020 predicting economic contractions of up to 14 per cent. By looking through the theoretical prism of critical economic geography, this article argues that in addition to the health and direct economic consequences of the pandemic, these countries will experience so-called switching crises as a result of the constant geographical restructuring of capitalism. As capital had moved into Latin America’s commodity-producing economies to provide spatial fixes to global capitalism’s previous crises by displacing them geographically and temporarily, the fall in commodity prices and the sudden stop to and reversal of capital flows has caused additional burdens in the current crisis. With the resulting debt expansion, the remaining dependency on external finance, and the structural deficiencies in achieving economic diversification, the territorialisation of capitalism’s crisis tendencies in the COVID-19 crisis will disproportionately affect Latin America’s commodity-producing economies.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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