World Economic Prospects Monthly
Notice bibliographique
Résumé
Overview: Higher inflation tempers the growth outlook ▀ A deterioration in the near‐term outlook for China and the squeeze on real incomes from higher CPI inflation, particularly in advanced economies, have triggered a further downgrade to our GDP forecast. We expect world GDP growth of 5.7% this year, down 0.1pp from a month ago, before a slowdown to 4.5% in 2022 from 4.7% seen last month. ▀ We do not consider the issues facing Evergrande likely to be a catalyst for a major financial crisis in China. But weakness in real estate construction looks set to undermine near‐term economic prospects while electricity shortages and production cuts are hampering manufacturing. In response, we have cut our China GDP growth forecasts for both 2021 and 2022 by 0.4pp to 8.0% and 5.4% respectively. ▀ Meanwhile, the economic impact of the recent surge in energy prices will vary across economies. In many EMs, government price controls will lessen the inflationary impact but at the same time will either place greater pressure on public finances or lead to energy shortages. ▀ Pass‐through to inflation in the advanced economies is expected to be greater. While we have nudged down the outlook for consumer spending, the hit is expected to be tempered by a faster return of household savings rates to more normal levels. ▀ Although we have raised our world inflation forecast again, to 3.6% in 2022 from 3.3% last month in response to recent events, we do not think this marks the start of a higher inflation regime. At the margin, we now see a slightly faster pace of monetary policy tightening in the US — where we have brought forward the first interest rate hike to end‐2022 — the UK, Canada and a few EMs. But in advanced economies we still see little evidence of significant second‐round inflation effects, suggesting that inflation should still drop back as supply chain issues are gradually resolved.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,313 | 0,381 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».