MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4395046379 · doi:10.1111/jcms.13614

From Menace to Mundane: Moral Hazard and the Politics of the European Central Bank's Government Bond Purchases

2024· article· en· W4395046379 sur OpenAlexfundno aff
Michele Chang, David Howarth, Laura Pierret

Notice bibliographique

RevueJCMS Journal of Common Market Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Monetary and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds National de la Recherche LuxembourgEuropean CommissionUniversité du Luxembourg
Mots-clésMoral hazardPoliticsBondGovernment (linguistics)Central bankEconomicsPolitical economyPolitical scienceMonetary economicsFinanceLawMarket economyPhilosophyMonetary policyIncentive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During the Eurozone's sovereign debt crisis, the ideational consensus that shaped the foundation of Economic and Monetary Union (EMU) was destabilized by disagreement on unconventional monetary policies (UMPs), specifically government bond purchases. In the ECB's 2021 strategy review, however, UMPs were confirmed as standard elements of the European Central Bank's (ECB) toolbox. What happened? One argument frequently presented to question the legitimacy of UMPs is that they undermine the prior objective of the EMU of avoiding moral hazard. We analyse the politics of UMPs by focusing upon how top officials in four major Eurozone central banks have discursively constructed the relationship between the ECB's purchase of sovereign debt and moral hazard. We find that top central bank officials aligned to a large degree on the non‐necessary causal relationship between government bond purchases and moral hazard, which reinforced its legitimacy and eventual acceptance as ‘conventional’.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJCMS Journal of Common Market StudiesMême sujetEuropean Monetary and Fiscal PoliciesTravaux en français237 207