Russian-Ukraine 2022 War: A Review of the Economic Impact of Russian-Ukraine Crisis on the USA, UK, Canada, and Europe
Notice bibliographique
Résumé
The popular belief worldwide is that the global financial sanctions unleashed on Russia, the seizure of assets and properties of the oligarch friends to President Putin for Russia’s current attack on Ukraine will cripple the Russian economy and hinder any further attack on Ukraine. This is logical reasoning, however, the impact of this crisis extends to the global economy. Thus, the purpose of this study is to review the economic impact of the 2022 Russia-Ukraine war on key global economic actors, specifically, countries that have unleashed financial sanctions on Russia as punishment like the USA, Canada, UK, and EU. This study uses the Social Contract and the Interest Group Theories to explain the rationale behind this crisis from its origin. Evidence from reviewed literature shows that although the consequences of this crisis have had a fatal impact on Russia’s economy, the world economy has begun to feel the impact of this crisis. Inflation which is already ravaging most global economies is steadily rising due to the sharp increase in oil, natural gas, and food prices just a few days into this crisis. Experts expect a negative impact on household consumption, increase uncertainty, unpredictable stock swings, supply chain disruptions, bulging utility bills, decreased investment due to political risks, and economic growth impediments. It is therefore vital for policymakers worldwide to seek alternative means of survival if Russia decides to react by restricting its export of vital global commodities of which it is a significant export leader like oil, natural gas, wheat, neon, titanium, palladium, and ammonium nitrate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».