MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3152654470

Assessments Onthe Effects Of The Coronavirus Pandemic On The Romanian Economy

2020· article· en· W3152654470 sur OpenAlexaboutno aff
Tiberiu Cristian Avrămescu

Notice bibliographique

RevueAnnals - Economy Series · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecessionPandemicRomanianQuarter (Canadian coin)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Balance (ability)EconomicsEconomic policyWorld economySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Development economicsBusinessEconomyPolitical scienceMacroeconomicsGeographyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a few weeks, the SARS-COV-2 pandemic has profoundly affected people's lives and economic activity all over the world. The virus has been a major challenge to the public health in all countries. The governments have taken drastic measures to protect their citizens, such as those aimed at disrupting activity in some sectors of the economy. It is difficult to estimate the economic effects generated by this virus on the Romanian economy, but forecasts show that SARS-COV-2 will have a much more destructive impact on our country's economy than any other virus that has manifested itself in modern times. We analyze the main possible consequences of the pandemic in Romania, using the forecasts of the International Monetary Fund and the European Commission. A severe recession is expected in 2020, especially in the second quarter, possibly also in the third quarter. Since 2019, Romania had certain vulnerabilities caused by the high budget deficit and the negative balance of the current account balance. Therefore the coronavirus crisis brings additional challenges.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals - Economy SeriesMême sujetCOVID-19 Pandemic ImpactsTravaux en français237 207