Tracking economic activity in response to the COVID-19 crisis using nighttime lights – The case of Morocco
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, nighttime lights have become a widely used proxy for measuring economic activity. This paper examines the potential for high frequency nighttime lights data to provide "near real-time" tracking of the economic impacts of the COVID-19 crisis in Morocco. At the national level, there exists a statistically significant correlation between quarterly movements in Morocco's overall nighttime light intensity and movements in its real GDP. This finding supports the cautious use of lights data to track the economic impacts of the COVID-19 crisis at higher temporal frequencies and at the subnational and city levels, for which GDP data are unavailable. Relative to its pre-COVID-19 trend growth path of lights, Morocco experienced a large drop in the overall intensity of its lights in March 2020 following the country's first COVID-19 case and the introduction of strict lockdown measures, from which it has subsequently struggled to recover. At the subnational and city levels, while all regions and cities examined shared in March's national decline in nighttime light intensity, some suffered much larger declines than others. Since then, the relative effects of the COVID-19 shock across regions and cities appear to have largely persisted. Notwithstanding these findings, however, further research is required to ascertain the exact causes of the observed changes in light intensity and to fully verify that the results are driven by anthropogenic causes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».