MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3177544553 · doi:10.3386/w27224

Global Supply Chains in the Pandemic

2020· article· en· W3177544553 sur OpenAlexaboutno aff
Barthélémy Bonadio, Zhen Huo, Andrei A. Levchenko, Nitya Pandalai-Nayar

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainShock (circulatory)EconomicsSupply shockCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)PandemicRecessionInternational economicsInternational tradeMonetary economicsBusinessMacroeconomicsMonetary policyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the role of global supply chains in the impact of the Covid-19 pandemic on GDP growth using a multi-sector quantitative framework implemented on 64 countries.We discipline the labor supply shock across sectors and countries using the fraction of work in the sector that can be done from home, interacted with the stringency with which countries imposed lockdown measures.One quarter of the total model-implied real GDP decline is due to transmission through global supply chains.However, "renationalization" of global supply chains does not in general make countries more resilient to pandemic-induced contractions in labor supply.This is because eliminating reliance on foreign inputs increases reliance on the domestic inputs, which are also disrupted due to nationwide lockdowns.In fact, trade can insulate a country imposing a stringent lockdown from the pandemic-shock, as its foreign inputs are less disrupted than its domestic ones.Finally, unilateral lifting of the lockdowns in the largest economies can contribute as much as 2.5%to GDP growth in some of their smaller trade partners.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,440
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,041 · 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'étudeObservationnel
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 revueNational Bureau of Economic Research→Même sujetCOVID-19 Pandemic Impacts→Travaux en français237 207→