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Enregistrement W4309074932 · doi:10.1080/13501763.2022.2141300

Explaining the response of the ECB to the COVID-19 related economic crisis: inter-crisis and intra-crisis learning

2022· article· en· W4309074932 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of European Public Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Union Policy and Governance
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesEnergy Research Institute, Nanyang Technological UniversitySocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEuropean University InstituteEuropean Commission
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)European debt crisisEuropean unionFinancial crisisCrisis responseCrisis managementPolitical scienceDebt crisisEconomic governanceSovereign debtEconomicsSovereigntyCorporate governanceEconomic policyDebtEuropean integrationKeynesian economicsMedicineMacroeconomicsPublic relationsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The economic effects of the Covid-19 pandemic have placed a renewed strain on the economic governance of the European Union (EU). The European Central Bank (ECB) was a key player in the EU's response to the crisis induced by the pandemic. This paper adopts a theoretical approach focused on policy learning to explain how and why the ECB responded to the crisis in 2020–2021. By drawing on speeches, newspaper articles and interviews with policy-makers, the paper finds that the ECB was able to rely on earlier crisis experiences in the euro area in forming its response to the pandemic crisis. Although the sovereign debt crisis and the pandemic crisis had both similarities and differences from one another, the ECB was able to engage in inter-crisis and intra-crisis learning. Its learning concerned objectives, instruments as well as an awareness that timely and forceful response was crucial, so that the member states and other EU institutions had time to act.

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 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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,280 · 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