POST-PANDEMIC ECONOMIC RECOVERY IN THE U.S.: A REVIEW: DELVING INTO THE EFFICACY OF RECOVERY STRATEGIES AND POLICIES
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a comprehensive review of the post-pandemic economic recovery in the United States, focusing on the efficacy of various recovery strategies and policy interventions. The research employs a systematic literature review methodology, drawing on recent academic literature, government reports, and publications from financial institutions. The inclusion criteria target studies published from 2020 onwards, with a specific focus on the U.S. economy and its recovery measures. The review identifies key themes, including the impact of government interventions, private sector adaptations, digital transformation, and the shift towards sustainability. Key findings indicate that the U.S. economic recovery has been multifaceted, with significant roles played by both government policies and private sector resilience. Fiscal stimulus packages and monetary policy adjustments have been crucial in stabilizing the economy, while businesses have innovated and digitized operations to adapt to new economic realities. The pandemic has also accelerated trends towards a digital and green economy, presenting both challenges and opportunities for future growth. The study highlights the need for continued support through fiscal and monetary policies, investment in digital infrastructure, and a focus on sustainable development to ensure robust and inclusive economic growth. It also emphasizes the importance of addressing inequalities and fostering public-private partnerships. The review concludes with recommendations for policymakers and economic leaders, emphasizing the need for flexible and adaptive policy responses. Future research directions include exploring the long-term impacts of the pandemic, the effectiveness of specific recovery policies, and the interplay between economic recovery and social issues. This study provides valuable insights into the dynamics of economic recovery post-pandemic and offers guidance for managing future economic challenges.
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 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 | 0,001 | 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 ».