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Enregistrement W4400087055 · doi:10.1080/09538259.2024.2358130

Sellers' Inflation and Distributive Conflict: Lessons from the Post-COVID Recovery

2024· article· en· W4400087055 sur OpenAlexaff
Ettore Gallo, Louis‐Philippe Rochon

Notice bibliographique

RevueReview of Political Economy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributive propertyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsInflation (cosmology)2019-20 coronavirus outbreakMonetary economicsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Keynesian economicsMacroeconomicsVirologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper offers a post-Keynesian explanation of the soaring inflation experienced during the post-COVID recovery, coherent both at the microeconomic and macroeconomic levels. The microeconomic argument is rooted on the premise that price-making firms consider both their costs and their desired share of profits when setting prices. To defend profit margins in the aftermath of the pandemic, the initial cost-push shock was passed to consumers through higher prices; in a second phase, some firms, particularly in more highly concentrated and systemically significant sectors, benefited from the post-pandemic permissive pricing environment to increase their price mark-ups, leading to temporary profit-fueled inflation following the cost-push shock. This microeconomic explanation is compatible with the macroeconomic notion of a stable inflation barrier. For a given quantity of real output, it is shown that if profit earners defend their share of income following a cost-push, this will produce a one-time price increase, with inflation becoming more persistent if the target adapts endogenously — i.e., if the aggregate mark-up changes. The paper contrasts the notion of a wage-price spiral with that of a profit-price sink, arguing that sellers' inflation is a real — albeit temporary phenomenon.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

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