International Capital Flows
Notice bibliographique
Résumé
Cross-border capital flows worldwide have risen substantially since the mid-1970s, from US$1.2 trillion in 1980 to $5.8 trillion in 2004. The pace of the growth (at an average annual rate of 6.6 per cent) surpasses by a big margin those of the world GDP (at 1.7 per cent per annum) and the world exports (at 3.1 per cent per annum). Developed economies are the most important source countries, accounting for 92 per cent of the aggregate outward capital flows in 2004. They are also the most important recipients, accounting for 91 per cent of the aggregate inward capital flows in 2004. A small number of developing countries — commonly known as emerging market economies — receive the lion’s share (nearly 70 per cent) of the remaining international capital flows in 2004. More than 130 other developing economies are more or less bypassed by the surge in the capital flows. (For these calculations, developed countries consist of the following 25 countries: Australia, Austria, Belgium, Canada, Cyprus, Denmark, Euro Area, Finland, France, Germany, Greece, Iceland, Ireland, Italy, Japan, Luxembourg, Netherlands, New Zealand, Norway, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland, the United Kingdom, and the United States. Emerging market economies consist of the following 22 economies: Argentina, Brazil, Chile, China, Colombia, Egypt, Hong Kong SAR, Indonesia, India, Israel, Korea, Morocco, Mexico, Malaysia, Pakistan, Peru, Philippines, Singapore, Thailand, Turkey, Venezuela, and South Africa.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».