Notice bibliographique
Résumé
Lockdowns and border closures to manage the ongoing COVID-19 pandemic have caused the greatest global economic shock since the Great Depression. Does this also signal the end of economic globalization, the most significant trend of the past forty years? And if so, what kind of global political economy is emerging from the wreckage? In this article, I argue that COVID-19 is mainly intensifying pre-existing trends, set in motion by the global financial crisis of 2008 and the People’s Republic of China (PRC)’s economic rise. The disruptions to global supply chains wrought by COVID-19 have combined with rising United States–PRC rivalry, growing disaffection with the distributional impacts of global value chains, and automation to catalyze the turn away from globalized production. Meanwhile, amid the economic doom and gloom, financial markets are booming, high on the central banks’ liquidity injections to which they have been addicted since the 2008 crisis. As in the decade since the 2008 crisis, booming markets will likely deepen inequality and resentment, fuelling economic nationalism and eroding support for globalization even more. The governments of relatively small and open economies, such as Australia and Canada, will need to guide their economies more purposefully or find themselves at the mercy of the increasingly confrontational, yet domestically fragile, United States and the PRC.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».