Notice bibliographique
Résumé
The 30 th anniversary of the Cato Institute’s monetary conference series provides an excellent opportunity to take stock of what we have learned about monetary policy in the past 30 years and to draw lessons for the next 30 years. Considering the overall performance of the American economy, the past 30 years divide naturally into two parts. During the first part—roughly the first two-thirds—economic performance was quite good, but during the second part it was quite poor. In terms of monetary policy, there is a corresponding natural division with a steadier rules-based approach to policy in the first part and a much less predictable discretionary approach to policy in the second. The policy implication of this experience thus jumps out at you. To be sure, however, one needs to work carefully through the facts and follow the relationship between economic performance and monetary policy. Economic Performance Let’s start with some charts which illustrate the key facts. Figure 1 shows the growth rate of real GDP from quarter to quarter in the United States. It is like an EKG for the American economy. It shows that the volatility of GDP growth declined markedly in the 1980s and 1990s. 1 This is a written version of a luncheon address given at the Cato Institute’s 30th Annual Monetary
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,079 |
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 ».