MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413898702 · doi:10.5539/ijef.v17n9p64

Dollarization, Openness and Tendency towards Stagnation in El Salvador

2025· article· en· W4413898702 sur OpenAlexvenueno aff
Luis René Cáceres

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpenness to experienceEconomic stagnationEconomicsKeynesian economicsPolitical sciencePsychologySocial psychologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a series of aspects related to the tendency towards economic stagnation that the Salvadoran economy has shown for three decades, emphasizing the role of dollarization that took place in 2001. The first section analyzes the determination of the money supply in the context of dollarization. It shows that the main determinant of the money supply is the payment for imports, which cancels out the contributions of remittances, official foreign aid and bank credit. The negative effects on the money supply from foreign investment, public consumption, the current account deficit and the trade account of the balance of payments are also identified. The savings and economic growth rates of El Salvador are compared with those of Panama and Ecuador, other countries also dollarized in the region, and it is deduced that the poor performance of the Salvadoran economy in relation to these two countries can be explained by its low savings rate, by the greater incidence of remittances in its economy, and by its low ratio of female to male employment. Another topic analyzed is the impact of the economic crisis on the Salvadoran economy, finding that this leads to a permanent contraction in the rate of economic growth, but that it can be countered by means of investments in human capital, and by increasing female labor force participation. The paper concludes with a series of conclusions and recommendations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Economics and FinanceMême sujetEconomic Theory and PolicyTravaux en français237 207