Evaluating the Hierarchical Contagion of Economic Policy Uncertainty among the Leading Developed and Developing Economies
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
An array of global events, including the global financial crisis, natural disasters, and the recent coronavirus pandemic, have consistently shown the vulnerability of global systems and humans to externally undesirable contagions. In order to further provide alternative approaches to information valuation, this study utilized the economic policy uncertainty (EPU) of 21 leading developed and developing economies (Australia, Brazil, Canada, Chile, China, Colombia, Denmark, France, Germany, Greece, India, Ireland, Italy, Japan, Korea, Netherlands, Russia, Spain, Sweden, the United Kingdom, and the United States of America) over the period January 1997 to May 2021. The information theory reveals the hierarchy of degrees of randomness in the EPU indices; it shows the information flow among the EPU indices through the mutual information metric and the graphical illustration of the information flows using network theory. Importantly, the Entropy measures indicate higher predictability of the Netherlands and Ireland’s EPU indices, suggesting that they have less randomness than other indices. Contrarily, Greece and the United Kingdom share the lowest predictability of the EPU indices. Moreover, the complex networks analysis shows that the EPU indices is generally shaped by geographic location. In order of significance, the United States of America’s EPU index exhibits the strongest correlation with other countries’ EPU indices and followed by the EPU indices of France, the United Kingdom (UK), and Germany. In general, the result of the investigation communicates relevant policy measures that potentially ameliorate shocks from external contagions.
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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 découle