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Enregistrement W4400849101 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e34712

The Russia-Ukraine conflict, soaring international energy prices, and implications for global economic policies

2024· article· en· W4400849101 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopoliticsComputable general equilibriumEnergy sectorEconomicsEnergy (signal processing)International conflictEnergy policyEconomic systemPolitical scienceEconomic policyEconomyMacroeconomicsDevelopment economicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the economic impact of soaring international energy prices during the Russia-Ukraine conflict from February 23, 2022, to May 31, 2022. Notably, by applying a CGE model, this study offers insights into energy policies at both macroeconomic and industrial levels, emphasizing the model's utility in analyzing complex economic interactions under geopolitical stress. Findings indicate that: (1) Russia, a critical energy-producing country , faced severe economic setbacks due to sanctions, with its GDP contracting by 5.5 %, household income decreasing by 4 %, and consumer spending dropping by 3.5 %. This was accompanied by a significant reduction in domestic investment by 6 %, a decline in output by 5 %, and a decrease in societal welfare indicators. (2) Other energy-producing countries or regions , such as the Middle Eastern oil-producing countries, Australia, Canada, Mexico, and Southeast Asia, experienced economic benefits from the global energy market's "crowding-out effect." These regions saw an increase in GDP ranging from 2 % to 4.5 %, output growth by 3 %–6 %, and household income and consumption improvements by approximately 3 %–5 %. However, these benefits were tempered by a 1 %–2.5 % decline in domestic investment due to rising local energy costs. (3) Developed and developing regions, suffered adverse impacts, including the US, UK, EU, Japan, China, South Asia, Middle Eastern non-oil-producing countries, and Africa. These regions reported a decrease in GDP by 0.5 %–3 %, a decline in household income by 2 %–4 %, and lower consumption rates by 1.5 %–3.5 %. The economic strain was further exacerbated by an inflation increase of up to 2 % across these economies. This research offers valuable insights for governments and policymakers globally to address the challenges posed by the Ukraine crisis-induced energy crisis, underscoring the need for strategic energy policy adjustments and economic resilience planning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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