Global Economic Outlook: Scenario Analysis for 2023 and Tendencies
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article was to map the most likely scenario for the year 2023, given the economic prospects in the world, and to project tendencies. To this end, a documental analysis was carried out based on studies made available by organizations and institutes specialized in global economic analysis. The applied method was the exploratory and the technical procedure was the bibliographic and descriptive, using a quali-quantitative technique to analyse and qualify the data. To operationalize the research, the material obtained was manipulated for subsequent tabulation and construction of graphics and tables using the Microsoft Excel application. Among the main elements used to identify the economic impacts, we can quote: (i) the COVID-19 pandemic, (ii) the main tendencies of the economy in the post-pandemic world, (iii) the economic policies adopted by countries in combating to the crisis, and (iv) the behaviour of wage dynamics in this context. The results showed that the economic crisis aggravated by the COVID-19 pandemic caused a global economic recession, severely affecting the cost of living. In the field of tendencies, there was the expectation of low economic growth and restrictive policies that are causing an increase in interest rates. In the labour market, the outlook is for a low supply of workforce with repercussions on wage dynamics, which should remain below the values practiced before the health crisis. The possible solution will depend on the willingness of the countries to promote cooperation to provide priority assistance to the most vulnerable classes and the ability to stabilize prices, avoiding greater pressure on inflation and interest rates, with a direct impact on wages.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».