Evaluating Global Economic Policy Worldwide
Notice bibliographique
Résumé
These are the key findings of the EES in Q2, 2025:— Global political assessment reveals regional divides and signals of recovery.– Europe shows deep regional divisions with Eastern Europe reporting political deterioration while Northern/Western Europe remains cautiously optimistic.– Experts are generally more optimistic about political stability than government performance.— Global economic policy assessments show growing concern for future preparedness.– Experts in Northern America express less pessimism than in the previous quarter butthe region still ranks lowest globally, with particularly negative views on future policypreparedness.– All regions of Africa and Asia report positive assessments of economic policy, whileNorth and South America, and Eastern and Southern Europe report negative developments.– Experts are more pessimistic about policies addressing future challenges than currentperformance, especially in Americas and most of Europe.— Special module on tariff expectations– Experts globally expect import tariffs to substantially exceed what they believe wouldbe an economically appropriate level.– Tariff expectations vary greatly across regions, from as low as 7% in Oceania to nearly30% in Middle Africa.– Experts in Europe expect the lowest tariffs (around 10%) and prefer even lower rates(6-8%), showing the strongest commitment to free trade.– Experts overwhelmingly believe that the incidence of tariff costs would be largely borneby domestic consumers, with 54.3% of the total burden attributed to them.— Outlook: Global inflation expectations remain at elevated levels– With a global average of 4.0%, experts’ short-run inflation expectations for 2025 remainstable in comparison to the previous quarter.– Long-term inflation expectations for 2026 and 2028 also expected to stay at elevatedlevels at 3.9% and 3.7%.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,032 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».