How monetary policy depresses economic growth in Russia and the Eurasian Economic Union
Notice bibliographique
Résumé
The relatively successful overcoming by the Russian economy of 2021 with an increase in GDP of 4.3% and investment in fixed assets of 5.6% inspires cautious optimism associated with the ability of the system of state power in crisis periods to target managerial influences, mobilizing the resources required to correct the macroeconomic situation. Already in the middle of the year, the 2020 recession caused by the pandemic consequences has been overcome, and there were good reasons to expect this trend to continue in 2022. To reach the targets of the annual GDP growth of the Eurasian Economic Union by 5-5.5%, established by the Supreme Eurasian Economic Council (the level of the heads of the EAEU states), there are all possibilities: production capacities that are not loaded by a third, the resources of the common labor market of the EAEU are far from exhausted, the abundance of exported industrial raw materials and energy resources, the scientific and technical potential involved by barely a quarter. According to our estimates, the available production capacities and untapped resources allow increasing output by more than 8% per year, however, the tightening of the monetary policy pursued by the Bank of Russia and following the same restrictive paradigm of the central (national) banks of the partner countries of the Union do not allow subordinating the existing reserves to development goals and achieving faster growth rates.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».