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Enregistrement W7135922300

Current issues related to government debt financing

2024· dissertation· cs· W7135922300 sur OpenAlexaboutno aff
Jakub Kuneš

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2024
Typedissertation
Languecs
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebtCzechGovernment (linguistics)Government debtQuarter (Canadian coin)NegotiationState (computer science)Dimension (graph theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The topic of the thesis are issues related to the government debt financing. Nowadays, the issue of the state debt is becoming more and more topical, especially as a result of the hundreds of billions of Czech budget deficits. Moreover, it is an area that affects directly or indirectly every person in the Czechia. It is therefore desirable to address the subject thoroughly, because it is an issue that has a multi-generational dimension and the consequences of today's budget negotiations may cause very unpleasant consequences for future generations. Although the level of Czech debt is relatively low compared with the countries of the European Union, in the fourth quarter of 2022, the Czech Republic became, by a wide margin, the fastest-debting country in the European Union. The thesis is divided into three parts.The first part introduces the reader to the issues and describes the key mechanisms of the functioning of the state budget.It describes what the national debt is, what its causes are and why the national debt has been growing steadily by orders of magnitude higher in recent years than it has been in the past decade. Mandatory and quasi-mandatory expenditures are identified as a major problem for public finances in the Czechia and is given special attention, including a model example that highlights...

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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