Notice bibliographique
Résumé
Flip the calendar back to March 2020. Economic activity went to zero and the country experienced a shutdown. Unemployment rose and people stayed home and didn’t go about their normal routine of buying things. To try and rebound the economy, the Federal Reserve issued several rounds of stimulus checks. “The economic decisions that we saw in March 2020 were driven completely by the fact that we were shut down,” said Eric Higgins, research director and the von Waaden Chair of Investment Management in the College of Business Administration. “Once the country opened back up, those issues began to go away and the economy came back.” Fast forward two-plus years. Every day we hear about inflation, unemployment and the volatile market. The economy is experiencing an increased labor shortage because of retirements or decisions not to return to the workforce, Higgins said. But Higgins wanted to know: Is the economy really bad or are we still experiencing the aftereffects of March 2020? Higgins and several collaborators tried to find the answers by analyzing and comparing 2020 to the 2008 Great Recession. Their research shows that 2020 was not a repeat recession, but was the result of financial issues and decisions directly correlated to the pandemic. As businesses began to reopen and people left their houses, we began to see increased growth and demand for products. “If there is a shortage of labor and people want to purchase things, that means the price of labor is going to go up and the price of stuff is going to go up,” Higgins said. “The economy isn’t bad. I think the economy has rebounded, but it hasn’t normalized in terms of what the new normal looks like and that might take a while.”
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».