HOW SAFE ARE WE? SHAPING EUROPEAN ECONOMY BY GEOPOLITICAL SHOCKS
Notice bibliographique
Résumé
Could we measure the impact of geopolitical shocks, such as the Russian invasion of Ukraine and COVID19. on shaping economic diplomacy and investor decisions? This is the question that runs through this study. We are attempting to highlight and identify the vital interconnections between the economy as reflected in the functioning of a state's stock market and the geopolitical risks it faces, attempting to draw useful conclusions for economic diplomacy. The economic analysis of geopolitical risks and its integration into the economic policy framework is a major concern of the current scientific research and therein lies the value of the present study. By statistically exploiting data from 2000 for the countries facing strong geopolitical risks: the BRICS (Brazil, Russia, India, China & South Africa), MENA (Middle East & North Africa countries: Algeria, Bahrain, Djibouti, Egypt, Iraq, Jordan, Kuwait, Lebanon, Libya, Mauritania, Morocco, Oman, Palestinian Authority, Qatar, Saudi Arabia, Syria, Tunisia, United Arab Emirates & Yemen) and SAHEL (four countries bordering Lake Chad - Cameroon, Chad, Niger, Nigeria – as well as Burkina Faso, The Gambia, Guinea, Mali, Mauritania, and Senegal), but also for the G7 countries (Canada, France, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, & the US, as well as the European Union) due to their involvement in geopolitical crises (either through peacekeeping missions and development aid or by sending military equipment), it is possible to analyse the effects of geopolitical risks on the functioning of their economies, as reflected in stock market fluctuations. The conclusions are twofold: they feed the information "arsenal" for shaping economic diplomacy, and at the same time help investors to protect themselves from geopolitical risks by diversifying their investment portfolio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».