Notice bibliographique
Résumé
With Canadian banks curtailing their funding in response to the Global Financial Crisis, liquidity dried up in money markets and bond markets. On October 14, 2008, the Bank of Canada (BoC) announced its first Private-Sector Term PRA facility to provide liquidity to large money-market participants, such as asset managers, who were not traditional BoC counterparties and could not access the BoC’s other emergency liquidity facilities (“PRA” is short for purchase and resale agreement, similar to a repo). The program accepted commercial paper, asset-backed commercial paper, and bankers’ acceptances as collateral. It complemented the BoC’s Term PRA for primary dealers (the “regular Term PRA”), which the BoC extended to major banks on the same day. The BoC was prepared to allocate CAD 1 billion (USD 0.8 billion) to weekly auctions for the Private-Sector Term PRA, but only CAD 25 million (the minimum amount) was taken up in any single week. On February 23, 2009, the BoC replaced this facility with its second Private-Sector Term PRA. The second facility added investment-grade corporate bonds as eligible collateral and expanded the list of eligible participants. The two Private-Sector Term PRAs saw much less use than the regular Term PRA, ultimately peaking at about CAD 3 billion outstanding in mid-2009. The BoC allowed the facility to expire on October 27, 2009.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 0,011 |
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 ».