The relationship between pandemic containment measures, mobility and economic activity
Notice bibliographique
Résumé
This paper first constructs a regional-scale indicator that seeks to gauge the volume of measures implemented at each point in time to contain the pandemic. Using textual analysis techniques, we analyse the information in press news. At the start of the pandemic, measures were taken in a centralised fashion; but from June, regional differences began to be seen and increased in the final stretch of the year. Second, using linear estimates, with monthly data and a level of regional disaggregation, the paper documents how most of the reduction in mobility observed in Spain has been due to the restrictions imposed. However, there has been a perceptible change in this relationship over recent months. In the early stages of the pandemic, the reduction in mobility was found to be greater than would be inferred by the restrictions approved. That is to say, at the outset there was apparently some voluntary reduction in mobility. Yet following lockdown-easing, the behaviour of mobility has fitted more closely with what might be attributed to the containment measures in force. Finally, the findings in the paper suggest that most of the decline in economic activity since the start of the crisis can be explained by the reductions observed in mobility. The analysis considers only the short-term effects on activity, which is very useful for preparing the projections on GDP behaviour in the current quarter. Conversely, the methodological approach pursued does not allow for evaluation of the effect of the pandemic containment measures on activity over longer time horizons. In particular, the adverse impact on the economy’s output that occurs concurrently as a result of the restrictions may be countered in the medium term by an effect of the opposite sign, to the extent that the restrictions imposed today may serve to prevent other more forceful ones in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».