Canadian Government Debt and Deficit Spending in a Time of Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Since its identification in December of 2019, every nation on this planet has been faced with a once-in-a-century battle against the coronavirus disease, COVID-19. As countries grappled with their responses to the pandemic, the Canadian government spent an unprecedented amount of money to provide support to businesses that were forced to close due to lockdowns, and consequently, citizens who lost their jobs. As a result of these emergency measures and similar ones enacted in other countries, 2020 saw the largest global economic downturn since the Great Depression. Government debt and deficit spending in the Canadian context is increasingly becoming a contentious political issue which warrants an extensive review of literature and past policies to map a path forward. This paper will analyze austerity and Keynesianism, two political-economic policy strategies to address the growing government debt resulting from COVID-19. Given the failures of austerity policies in alleviating economic downturns in recent crises, this paper will argue that the best strategy to address post-COVID government debt is to enact Keynesian stimulatory fiscal policy to produce economic growth. Such a strategy would provide the best economic outcome and avoid the pitfalls of austerity, which often reduces the well-being of society by cutting social programs and promoting class and gendered inequality. The pandemic has exposed shortcomings in the current economic and welfare systems reinforced by neoliberal austerity. These shortcomings have not only been exacerbated by the pandemic, but also risk hindering a more efficient and equitable recovery.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».