El impacto económico de la pandemia de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
[ESP] En este trabajo realizo la recopilación de variables económicas tras un año conviviendo \ncon el Covid-19, desde que se diagnosticó el primer caso positivo, pero los efectos \neconómicos siguen basándose en predicciones. La incidencia de contagios a lo largo de \ntodo el globo ha causado una crisis mundial donde todas las economías han sido afectadas \nen mayor o menor medida, siendo la expansión y perduración del coronavirus lo que \ndeterminará cuando será posible la vuelta a la normalidad. \nLos indicadores pronostican a corto plazo un escenario de crecimiento, pese a ser uno de \nlos países más afectados, gracias a las políticas económicas y sociales tomadas en el seno \nde la Unión Europea y en el Gobierno de España. \nSerá a largo plazo cuando se podrá analizar con exactitud el alcance de la pandemia ya \nque son muchos los que prevén la vuelta de “los felices años veinte”, años de prosperidad \ny crecimiento, o, por el contrario, una caída del consumo, inversión y un déficit en la \nbalanza comercial. [Eng] n this work I carry out a collection of economic variables after a year living with Covid- \n19, since the first positive case was diagnosed, but long-term economic effects remain in \nuncertain. The incidence of infections throughout the globe has caused a global crisis in \nwhich all economies have been affected to a greater or lesser extent, and the expansion \nand persistence of the coronavirus will determine when it will be possible to return to \nnormality. \nShort term analysis forecast a growth scenario for Spain despite being one of the most \naffected countries, thanks to the economic and social policies taken within the European \nUnion and the Government of Spain. \nIt will be in the long term when the scope of the pandemic can be accurately analysed \nsince there are many who foresee the return of the “happy twenties”, years of prosperity \nand growth, or, on the contrary, a drop in consumption, investment, and a deficit in the \ntrade balance
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».