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Enregistrement W6987995791

U.S. Economic Outlook: Third Quarter 2019

2019· other· en· W6987995791 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDIGITAL REPOSITORY Economic Commission for Latin America and the Caribbean (United Nations) · 2019
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Political and Economic Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Inflation (cosmology)RecessionUnemploymentEarningsGovernment (linguistics)Unemployment rateMonetary policyOpen market operation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highlights • In the third quarter of 2019, the U.S. economy grew at a 2.1% annualized rate. Growth was driven by consumer and government spending, and a buildup in inventories. • The third quarter of 2019 was the 41st consecutive quarter of growth and November the 125th month of consecutive growth for the U.S. economy. The current expansion is the longest on record. • The Federal Open Market Committee (FOMC) cut the federal funds rate three times this year, in July, September and October, due to slowing global growth and trade uncertainty, contributing to diminish recession fears. Federal Reserve Chairman Jerome Powell has announced a “wait-and-see” posture for future changes in monetary policy. • The nominal trade deficit narrowed by 7.6% in October to US$ 47.2 billion. It has narrowed in four of the past five months and is the narrowest since the first half of 2018. It is expected to make a positive contribution to growth in the fourth-quarter. • U.S. employers added 266,000 jobs in November, beating expectations and confirming the continued strength of the labor market. The unemployment rate dropped back to a historic low of 3.5%, and hourly earnings increased 3.1% over the past year, also exceeding estimates. • In November, U.S. consumer price inflation edged up (0.3%) following another rise in October (0.4%). Over the last 12 months, the all items Consumer Price Index (CPI) rose 2.1%. The core CPI was up 2.3%.

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)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0830,121

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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