The global impact of a sharper US‐China slowdown
Notice bibliographique
Résumé
▀ We forecast a moderate global slowdown through 2020, but risks are looming of a sharper downturn in China and the US. If these were to materialise, our simulations suggest global GDP growth would hit a post‐crisis low, with the level of GDP dropping by 0.6% and growth slowing by 0.4 ppt in 2019/20. ▀ Economies with strong trade linkages to China and the US – Korea, Taiwan and Mexico – would suffer most. Conversely, a weaker dollar, lower oil prices and relatively smaller trade flows with the US and China would offset the blow in Europe and for some EMs, including Turkey, Argentina and India. ▀ Since 2010, Chinese activity has been a powerful leading indicator of every major economy's exports, proving stronger than similar indicators for US or eurozone activity. This is even the case for non‐Asian economies such as Canada, Mexico, Italy, Germany, France and the UK. This may reflect deepening trading relationships and the relatively high volatility of Chinese cyclical indicators over the period. ▀ Over the past decade, global macro stability has been supported by the US and Chinese cycles moving counter to each other. But this could reverse if the ongoing Chinese policy stimulus fails to gain traction and the weakness gains momentum.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».