Une analyse historiographique des causes du cycle économique en Tunisie*
Bibliographic record
Abstract
Cet article se propose d’établir une analyse historiographique des causes du cycle économique en Tunisie sur la période qui va du 1 er trimestre de 1970 au 2 e trimestre de 2002. Un examen rétrospectif de l’écart conjoncturel de l’indice de production industrielle permet, d’abord, de fournir un diagnostic économique des causes des mouvements cycliques. Une classification des cycles permet, ensuite, de séparer ces causes en chocs d’offre et de demande, internes et externes. Une modélisation VAR d’une petite économie ouverte permet, enfin, de déterminer le poids réel des différents chocs dans le retournement cyclique et d’isoler les phases actives de forte volatilité, des phases calmes de faible volatilité. On montre alors : (i) que l’économie tunisienne est vulnérable aux chocs domestiques, d’offre et de demande, ainsi qu’à l’évolution de la conjoncture internationale; (ii) qu’il existe une prépondérance des chocs d’offre interne dans l’explication du cycle économique, notamment que les chocs de demande interne exercent un effet transitoire favorable relativement faible par rapport aux chocs d’offre; (iii) que la contribution des chocs externes est relativement faible et se trouve être, fondamentalement, expliquée par les chocs d’offre et (iv) que les mouvements cycliques sont caractérisés par une période active de forte volatilité, soit les années 1980-1990, suivie par une période relativement calme, les années 1990-2002.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".