Indonesia Economic Prospects, June 2021 : Boosting the Recovery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 (coronavirus) has taken a heavy economic and human toll globally and in Indonesia. According to official statistics, over 3.8 million people have died from COVID as of May 2021. The global economy experienced one of the most severe recessions, shrinking by 3.5 percent in 2020 compared to 1.7 percent in 2009 during the global financial crisis. The recession in Indonesia (-2.1 percent) was milder than among Emerging Markets and Developing Economies, EMDEs (-4.3 percent excluding China). Small and medium-sized firms and businesses in contact-intensive services sectors were severely affected. About 1.8 million Indonesians became unemployed between February 2020 and 2021 and another 3.2 million people exited the labour force. Three hundred thousand fewer youth entered the labour market. About 2.8 million people have fallen into poverty as of September 2020 with the government’s social assistance program mitigating a potentially worse outcome. Indonesia's recovery has been relatively gradual until the first quarter of 2021 but has accelerated more recently. Indonesia’s recovery gap – the difference between real GDP and its pre-crisis trend – narrowed from -7.5 to -7.1 percent between Q2 and Q4 2020. By comparison, the average 'recovery gap' among regional and G20 peers shrank from -13.6 to -5.1 percent. The recovery gap remained elevated at -7.9 percent during the first quarter this year. Consumption and investment growth have been subdued due to the still weak labor market and high uncertainty while trade has recovered more strongly. The recovery gap in contact-intensive services sectors, such as transport and accommodation, has also been elevated compared to manufacturing industries due to social distancing and stronger external demand in manufacturing. But retail sales increased by 11 percent between March and April while the manufacturing continued to expand suggesting a stronger rebound during the second quarter.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,138 | 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 découle