How America Responds to the Inflation Caused by Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic has brought global inflation. Billions of people have been confined to their homes for months, unable to go to work. As an example, in the United States, which has the largest number of Covid-19 confirmed cases, the impact of the epidemic on their economy cannot is a big problem. According to the research, many of them contain the development of inflation by the Covid-19, but few papers research talk about the response of inflation for Covid-19 in U.S. central bank and the company overall. This research could serve as a model for other countries facing inflation. Therefore, this paper will use the background of the United States to explore the causes of inflation, the central bank's strategy, and how inflation reflects the difficulties faced by American companies. This paper mainly uses literature, case, and data analysis methods. Based on this paper, it was found that the fundamental factors of inflation were the imbalance of supply and demand and the break of the supply chain. But because of the Federal Reserve’s initial miscalculation about the duration of the Covid-19, they switched monetary policy from loose to tight in order to curb inflation. And American companies Apple and Amazon are both facing rising costs, labor shortages, and supply chain disruptions, but their solutions are different because of changing consumer preferences.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».