Bibliographic record
Abstract
Résumé Quelle pourrait être la portée du partage du risque macroéconomique entre pays, dans l’Union monétaire européenne, face aux chocs asymétriques ? Pour tenter de répondre à cette question, essentielle par ses implications quant à la stabilité de la construction monétaire européenne, on cherche à estimer l’ampleur de la répartition du risque qui prévaut entre les régions d’un même pays, mais également entre différents pays. On en déduit alors plusieurs leçons pour l’Union monétaire. Ce sujet est exploré à partir d’un travail empirique effectué sur des données régionales, pour les États-Unis et le Canada, ainsi que sur des données nationales se rapportant à un échantillon de 23 pays de l’OCDE, qui comprend les 15 membres de l’Union européenne. Nous procédons à l’aide de notre version modifiée du modèle fondateur de Asdrubali, Sørensen et Yosha (1996), dont nous rappelons les principes. Nous mettons alors en évidence plusieurs résultats concordants du modèle révisé, qui prouvent que, même si l’abandon de la politique monétaire réduit la capacité théorique des membres de l’UE de lisser les chocs asymétriques via la politique macroéconomique, le nouveau régime dans lequel nous sommes entrés, qui génère une plus forte intégration économique, pourrait bien favoriser considérablement le lissage des chocs au travers des mécanismes de marché.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.011 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".