U.S. Economic Outlook: Third Quarter 2019
Notice bibliographique
Résumé
Highlights \n• 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. \n• 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. \n• 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. \n• 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. \n• 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. \n• 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».