Narayana Kocherlakota: Looking back at four years of Federal Reserve actions Speech by Mr Narayana Kocherlakota, President of the Federal Reserve Bank of
Notice bibliographique
Résumé
Thank you for that generous introduction. It’s a huge pleasure to be back in Winnipeg. I’ve been gone a long time. How long? After living here for 13 years, I moved back to the States right after the Winnipeg Jets won their last AVCO Cup as champions of the World Hockey Association – that is, 1979. Consequently, my words today will be those of an American policymaker speaking on American policy issues. More specifically, I’ll provide a look back at Federal Reserve decision-making over the past few years. However, I’ll close with my views on how I think that the Federal Open Market Committee – the FOMC – can work to reduce the level of uncertainty surrounding future monetary policymaking. As always, any views I express here today are my own, and not necessarily those of others in the Federal Reserve System, including my colleagues on the Federal Open Market Committee. Some FOMC basics Let me begin with some basics about the Federal Reserve System. The Federal Reserve Bank of Minneapolis is one of 12 regional Reserve banks that, along with the Board of Governors in Washington, D.C., make up the Federal Reserve System. Our bank represents the ninth of the 12 Federal Reserve districts, and by area, we’re the second largest. Our
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,023 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».