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Enregistrement W4252648038 · doi:10.1787/eco_surveys-fin-2010-3-en

Assessment and recommendations

2010· book-chapter· en· W4252648038 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOECD economic surveys. Finland · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Politics and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecessionEconomicsWageInflation (cosmology)International economicsConsumption (sociology)Export performanceExchange rateQuarter (Canadian coin)Financial crisisMonetary economicsLabour economicsGeographyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While Finland was insulated from the direct effects of the recent global financial crisis due to its prudently managed financial sector, the worldwide recession and collapse in trade hit the country harder than most other OECD countries. Real GDP declined by over 9% from the peak in mid-2008 to the second quarter of 2009, led by declining export volumes which fell by close to one third. This extraordinary collapse in trade can to a large extent be attributed to the composition of Finnish exports, with a high dependence on information and communication technology (ICT) and capital goods, and exceptional exposure to hard hit markets such as Russia. Compared to other OECD economies, exports have also been slow to recover. Fast rising unit labour costs due to high wage increases and an appreciating effective exchange rate have deteriorated competitiveness over the last few years, potentially denting Finland’s export performance. The high wage increases boosted household income and sustained consumption through the downturn, but the negative effects on exports from lower competitiveness can weigh more heavily as the world economy rebounds. While underlying inflation in the past was lower than the euro area average, it has been higher since mid-2008 despite a wide output gap.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,013

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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