The Economic and Long-Term\nHealth Consequences of Canadian\nCOVID-19 Lockdowns
Notice bibliographique
Résumé
Pour enrayer la propagation exponentielle de la COVID-19, maints gouvernements ont restreint l'activité économique en procédant à des confinements d'activité. Nous modélisons ces restrictions comme des chocs subis par la productivité dans différents secteurs d'activité et en suivons les répercussions sur l'équilibre économique global, grâce à des techniques inspirées de l'économie des réseaux de production. Nous associons ce modèle économique à un modèle épidémiologique d'incidence des chocs de revenu sur la santé à long terme. Tant sur le plan de la santé à long terme que sur le plan économique, il est plus avantageux de maintenir en activité les secteurs en amont, comme le transport, la fabrication et le commerce de gros, que les secteurs de la consommation directe, comme le commerce de détail et la restauration. Abstract: To prevent exponential spread of COVID-19, many governments restricted economic activity through lockdowns. We model these restrictions as shocks to productivity by sector and trace total equilibrium effects across the economy using techniques from production network economics. We combine this economic model with an epidemiological model of income shocks to long-term health. On both long-run health and economic grounds, it is better to keep upstream sectors such as transportation, manufacturing, and wholesale open than consumer-facing sectors such as retail and restaurants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».