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Enregistrement W7067330326

Les sources de covariation de la croissance entre pays : Dynamiques européennes et non européennes

2013· article· en· W7067330326 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational marketDissimilation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres étudiant les liens transnationaux dans différents groupes d’économies industrialisées. Le premier chapitre montre que depuis le milieu des années 1980 et 1990, la part de la variance du cycle de l’investissement des entreprises due aux facteurs communs internationaux a augmenté aux États-Unis ainsi que dans les principaux pays Européens. Le second chapitre estime l’impact de la libéralisation et de l’internationalisation des secteurs bancaires et financiers sur les variations communes de la croissance du PIB réel. Depuis la fin des années 1970, un facteur commun international a contribué à la majorité de la croissance économique dans les pays de l’UE, les États-Unis, le Canada et le Japon. Parmi plusieurs indicateurs financiers, bancaires et monétaires, les prix des actions suivi des investissements de portefeuille ont été de loin les principaux déterminants de ce facteur. La suppression des contrôles sur le crédit domestique apparaît comme la seule mesure de libéralisation financière ayant eu un effet substantiel et négatif sur la croissance commune avant 1995. Le troisième chapitre étudie les sources de covariations du PIB réel entre les pays fondateurs de la zone euro. Tout au long de l’UEM, la synchronisation des cycles réels a été robustement reliée aux disparités en matière de politique budgétaire et de gains de productivité totale des facteurs. La synchronisation des cycles était étroitement associée à la similarité de la croissance des coûts salariaux unitaires avant 2007, mais non après 2007 lorsque les différentiels entre les taux d’intérêt à long terme sont devenus une cause majeure de divergence cyclique.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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