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Enregistrement W3125688230

Credit rating agencies and the sovereign debt crisis: performing the politics of creditworthiness through risk and uncertainty

2013· preprint· en· W3125688230 sur OpenAlexaff
Bartholomew Paudyn

Notice bibliographique

RevueLondon School of Economics and Political Science Research Online (London School of Economics and Political Science) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Warwick
Mots-clésCredit ratingPoliticsSovereign defaultDiscretionCorporate governanceSovereigntyCredit riskEconomicsAusterityEuropean debt crisisBusinessFinancial systemEconomic policyPolitical scienceFinanceSovereign debtEuropean unionLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As member states struggle to retain the investment grades necessary to allow them to finance their governmental operations at a reasonable cost, credit rating agencies (CRAs) have been blamed for exacerbating a procyclical bias which only makes this task more difficult. How CRAs contribute to the constitution of the politics of limits underpinning the European sovereign debt crisis is at the core of this article. As a socio-technical device of control, sovereign ratings are an ‘illocutionary' statement about budgetary health, which promotes an artificial fiscal normality. Subsequently, these austere politics of creditworthiness have ‘perlocutionary' effects, which seek to censure political discretion through normalizing risk techniques aligned with the self-systemic, and thereby self-regulating, logic of Anglo-American versions of capitalism. The ensuing antagonistic relationship between the programmatic/expertise and operational/politics dimensions of fiscal governance leaves Europe vulnerable to crisis and the renegotiation of how the ‘political' is established in the economy. New regulatory technical standards (RTS) can exacerbated the performative effects on CRAs, investors and member states.

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)0,016
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,262 · 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
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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