MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3178505530 · doi:10.33067/se.2.2021.3

An Overview of Micro- and Macroprudential Policy Tools in the EU in the Times of the COVID-19 Pandemic Economic Shock

2021· article· en· W3178505530 sur OpenAlexvenueno aff
Agnieszka Radek

Notice bibliographique

RevueStudia Europejskie - Studies in European Affairs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)IncentiveShock (circulatory)Order (exchange)PandemicEuropean unionFinancial crisisBusinessMember statesControl (management)Systemic riskMacroprudential regulationState (computer science)Economic policyFinancial systemEconomicsPolitical scienceFinanceMacroeconomicsMarket economyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fi nancial crisis from 2008 and the following Eurozone crisis from 2012 created an incentive to establish a system of fi nancial supervision at the European Union (“EU”) level, due to the fact that the policy tool commonly used turned out to be ineffective. With regards to banking supervision, the package of legislations: “CRR/CRD” and “BRRD” has been adopted as a response to fi nancial system shortcomings, in order to make it more resilient and harmonised. One of the challenges was to take control of the so-called: “too big to fail” fi nancial institutions, therefore next to macroprudential supervision, microprudential policy pools were introduced. This constituted the phenomena of the shift from regulationbased supervision to risk-based supervision with the aim of reducing the systemic risk in each and every EU Member State and, in turn, prevent possible future crises. In this paper, those methods will be gathered, presented, and discussed in the light of the current COVID-19 pandemic crisis.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,225 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudia Europejskie - Studies in European AffairsMême sujetBanking stability, regulation, efficiencyTravaux en français237 207