Outcomes for Implemented Macroeconomic Policy Responses and Multilateral Collaboration Strategies for Economic Recovery After a Crisis: A Rapid Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
To promote postpandemic recovery, many countries have adopted economic packages that include fiscal, monetary, and financial policy measures; however, the effects of these policies may not be known for several years or more. There is an opportunity for decision makers to learn from past policies that facilitated recovery from other disease outbreaks, crises, and natural disasters that have had a devastating effect on economies around the world. To support the development of the United Nations Research Roadmap for COVID-19 Recovery, this review examined and synthesized peer-reviewed studies and gray literature that focused on macroeconomic policy responses and multilateral coalition strategies from past pandemics and crises to provide a map of the existing evidence. We conducted a systematic search of academic and gray literature databases. After screening, we found 22 records that were eligible for this review. The evidence found demonstrates that macroeconomic and multilateral coalition strategies have various impacts on a diverse set of countries and populations. Although the studies were heterogeneous in nature, most did find positive results for macroeconomic intervention policies that addressed investments to strengthen health and social protection systems, specifically cash and unconventional/nonstandard monetary measures, in-kind transfers, social security financing, and measures geared toward certain population groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».