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Enregistrement W4398688338 · doi:10.7910/dvn/gbbpnk

Replication Data for: Populism and De Facto Central Bank Independence

2022· dataset· en· W4398688338 sur OpenAlex
Mark S. Manger, Michael Gavin

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Monetary and Fiscal Policies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulismReplication (statistics)De factoIndependence (probability theory)Political scienceMathematicsLawStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Replication data and code for all tables and figures in the paper as well as all robustness checks and figures in the online-only appendix. Requires Stata 14.2+ and R 4.1.2+ to run. Although central bank independence is a core tenet of monetary policy-making, it remains politically contested: In many emerging markets, populist governments are in frequent public conflict with the central bank. At other times, the same governments profess to respect the monetary authority’s independence. We model this conflict drawing on the crisis bargaining literature. Our model predicts that populist politicians will often bring a nominally independent central bank to heel without having to change its legal status. To provide evidence, we build a new data set of public pressure on central banks by classifying over 9000 analyst reports using machine learning. We find that populist politicians are more likely than non-populists to exert public pressure on the central bank, unless checked by financial markets, and also more likely to obtain interest rate concessions. Our findings underscore that de jure does not equal de facto central bank independence in the face of populist pressures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,189 · 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