MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4317348418 · doi:10.4337/aee.2022.01.02

Eight lessons for teaching macroeconomic policy after COVID-19: a heterodox perspective

2022· article· en· W4317348418 sur OpenAlex
Louis‐Philippe Rochon, Sergio Rossi

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.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Economics Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovations in Educational Methods
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamPerspective (graphical)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Financial crisisMainstream economicsMonetary policyEconomicsFiscal policyMacroeconomicsPositive economicsPolitical scienceApplied economicsMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we advance eight lessons that COVID-19, and before that, the Global Financial Crisis, imply for the teaching of macroeconomics to undergraduates. These lessons all pertain to fiscal and monetary policy, which we argue are central to macroeconomics and which should take a greater focus in our teaching. They touch upon key theoretical perspectives which underpin the policies considered, and they challenge the way that mainstream economics has approached these policy questions. They are, therefore, useful ideas around which to generate debate in undergraduate teaching about orthodox perspectives. Debate, we argue, is always intellectually healthy and makes teaching more instructive and enjoyable for students. This paper summarizes the main themes of traditional mainstream thinking about fiscal and monetary policies, restates some problems with this thinking identified by heterodox economics, reflects on some key features of the policy responses to COVID-19 and the Global Financial Crisis, and translates those reflections into eight lessons that could be used to shape the teaching of macroeconomic policy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,443 · 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