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Enregistrement W3155544541 · doi:10.28995/2073-6304-2021-1-56-70

TIMELY AND ADEQUATE MEASURES TO SUPPORT THE RUSSIAN ECONOMY AND POPULATION DURING THE PANDEMIC

2021· article· en· W3155544541 sur OpenAlexaboutno aff
Oksana M. Makhalina, Viktor N. Makhalin

Notice bibliographique

RevueRSUH/RGGU Bulletin Series Economics Management Law · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEconomic, Social, and Public Health Issues in Russia and Globally
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationGovernment (linguistics)Economic recoveryBusinessQuarter (Canadian coin)Depreciation (economics)Economic sectorEconomyRussian economyPandemicChristian ministryEconomic policyEconomic growthEconomicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceGeographyEconomic system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article considers measures of state support for the population and economy of Russia and summarizes the world experience of the budget support in some foreign countries affected by the coronavirus pandemic. The research and generalization performed in the following areas: applied forms of support, methods of financing, particularities in supporting the financial sector, manufacturing sector, small and medium business, population, social sphere, health care, support of regions. The study took into account two negative factors: the rapid spread of COVID-19 and its harmful impact on the global economy; the collapse in oil prices and the depreciation of the ruble. Under the influence of those factors, the Russian economy in the second quarter of 2020, according to Rosstat, declined by 8% year – on-year, and for the first half of the year-by 3.4%. The country’s GDP, according to the Ministry of economic development, decreased by 4.3% in annual terms, and for 8 months from the beginning of this year by 3.6%.Given the circumstances, the Government of the Russian Federation and the Bank of Russia developed a national plan for the recovery of the Russian economy in 2020–2021, which was adopted and approved by the Government on September 23, 2020. The consequences of COVID-19 have negatively affected the actions of most European companies in Russia. With more than half of them (56%), sales fell, and a third of companies (33%) had to cut their advertising and marketing research budgets (21%).The article assesses the economic situation of Russia against the global background. Although the economies of the US, UK, and EU countries have fallen much more deeply than the Russian one, they will recover sooner than we do, since these countries have invested significantly more money in supporting their economies than Russia. We have allocated no more than 3% of GDP to support the economy, while in developed countries at least 10%, and in Germany – 22%.The pandemic has hit small and medium-sized businesses the hardest for two reasons: a reduction in the number of consumers and increasing costs, and, first of all, rental rates. To restore small and medium-sized businesses, it is proposed to provide monetary support directly to the population in order to raise effective demand, or partially remove the tax and administrative burden on entrepreneurs. In conclusion, taking into account foreign experience and the real state of the economy, recommendations for its recovery are formulated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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