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Enregistrement W3121543177 · doi:10.22215/etd/2017-12149

Three Essays in Macroeconomics with a Focus on Economic Growth, Monetary Policy and Knowlege Dissemination

2017· dissertation· en· W3121543177 sur OpenAlexaffabout
Samira Hasanzadeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsSpillover effectInterest rateEndogenous growth theoryStock (firearms)Monetary economicsMacroeconomicsHuman capitalMarket economyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis includes three essays on empirical macroeconomics.The first chapter applies modern ideas-oriented growth accounting, based on the semi-endogenous growth theory of Jones (2002), to compare the sources of Canadian and U.S. economic growth between 1981-2014.Two features stand out in comparison to the U.S. growth experience over the same period.First, over a full percentage point of the average U.S. growth of 1.64 percent is due to excess ideas growth.Second, the constant growth view' that reconciles large sources of transitional growth with relatively stable average growth is not supported in Canada.The second chapter of this thesis examines the empirical link between movements in interest rates and capacity utilization, using 2SLS fixed effects estimations in a panel setting of 21 U.S. manufacturing industries between 1975-2011.The study arrives at three main findings: (a) In most industries a cut in the interest rate does not simultaneously stimulate capacity utilization; (b) in contrast to previous studies, the results do not show evidence that durable-goods industries are more sensitive to interest rate changes than other industries are; and (c) in many industries, the interest rate and capacity utilization move in the same direction.This suggests that First and foremost, I would like to express my special appreciation and gratitude to my advisor, Professor Hashmat Khan, who has been a tremendous mentor for me.He has supported and encouraged

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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