Évaluation de la pandémie de Covid-19 sur l’économie mondiale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Depuis la prise de conscience fin février dernier de la diffusion de l'épidémie de coronavirus, l'économie mondiale a subi un choc inédit bouleversant le paradigme conjoncturel. Comme le laissait pressentir l'évolution des indicateurs infra-trimestriels, les chiffres de croissance du PIB concrétisaient déjà, dans leur version provisoire, les effets économiques du confinement sur les deux dernières semaines du premier trimestre. Toutefois, au vu du degré de sévérité des fermetures, on pourrait s'attendre à des révisions importantes du PIB à la baisse comme à la hausse. Nous évaluons ensuite l'impact de choc sur l'économie mondiale en partant des tableaux entrées-sorties issus de la World Input-Output Database (WIOD). Les différentes mesures de mises en place pour le mois d'avril auraient un impact de-19 % sur la valeur ajoutée au niveau mondial. Tous les secteurs et tous les pays ne seraient pas impactés de la même manière. Au niveau sectoriel, la branche de l'hébergement-restauration enregistrerait une diminution de 47 % de sa valeur ajoutée au niveau mondial. Au niveau géographique, l'Europe serait la zone la plus touchée, notamment l'Espagne, l'Italie et la France avec des chutes de valeur ajoutée de plus de 30 points. Bien que l'Allemagne ait subi une baisse moins importante de l'activité, en lien avec des mesures de confinement moins restrictives dans l'ensemble, le pays souffre cependant de sa forte exposition à la demande étrangère. Cette modélisation permet ensuite de décrire l'incidence du choc d'activité sur la demande de travail pour le mois d'avril. Pourtant, si l'ajustement de la demande de travail au choc de production est très marqué, l'impact final sur l'emploi salarié apparaît in fine, au moins en Europe, faible au regard des pertes potentielles d'emplois, en raison de la mise en œuvre de dispositifs d'activité partielle similaire. En l'absence d'un tel mécanisme, les États-Unis connaissent de plus fortes destructions d'emplois salariés, qui atteignent 14,6 % de l'emploi salarié total.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle