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Enregistrement W4206783137 · doi:10.5089/9781513587578.007

Poverty Reduction and Growth Trust―2020-21 Borrowing Agreements with The Government of Canada as Represented by The Minister of Finance, and The People’s Bank of China

2021· article· en· W4206783137 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMF Policy Paper · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoanChinaGovernment (linguistics)FinancePovertyPoverty reductionBusinessResource mobilizationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsFinancial systemEconomic growthEconomic policyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents two new borrowing agreements for the Poverty Reduction and Growth Trust (PRGT). These two agreements with the IMF, acting as Trustee for the PRGT, and the Government of Canada and the People’s Bank of China respectively have been finalized as part of the resource mobilization effort in response to the unprecedented demand for concessional financing driven by the COVID-19 pandemic and ensuing economic shocks. The fast-track loan mobilization round launched in April 2020 allowed the Fund to increase access limits and scale up emergency financing to low-income countries (LICs). To date, eleven new agreements and the augmentation of five existing agreements have been finalized with sixteen lenders (for previous updates see the October 2020 paper and the March 2021 paper. Together, these agreements and augmentations provide a total of SDR 16.9 billion in new PRGT loan resources for LICs, of which SDR 15.1 billion is immediately available.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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