Looking Forward: The Path for Monetary Policy
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. economy is on solid footing. The labor market is nearing full employment, and inflation should move back toward the Federal Open Market Committee’s target. A likely gradual removal of highly accommodative monetary policy could begin at any upcoming FOMC meeting. However, the exact timing will be driven by the incoming data. The following is adapted from a presentation by the president and CEO of the Federal Reserve Bank of San Francisco to the New York Association for Business Economics in New York on May 12. It’s a pleasure to be in New York. I’d like to give an overview of the economy today and where I see us going. I’ll address some of the questions I’ve been hearing most frequently, and talk about the trajectory of monetary policy going forward. Disappointing first quarter There are two questions I’m asked on an almost daily basis right now, so I’ll preempt the Q&A and get to them right off the bat. One of them is: Given first-quarter weakness, am I revising my outlook for the year? So far, I’ve been relatively upbeat about the economic outlook and the direction we’re heading. The answer leads me to something I say frequently: We need to look at data over the longer term. We can’t get distracted by blips and temporary downs—or ups for that matter.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,010 |
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 ».