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Record W2609278029

Die wirtschaftliche Entwicklung im Inland: Konjunktur weiter von Binnenwirtschaft getragen

2017· article· de· W2609278029 on OpenAlexaboutno aff
Roland Döhrn, György Barabás, Boris Blagov, Angela Fuest, Heinz Gebhardt, Philipp Jäger, Martin Micheli, Svetlana Rujin

Bibliographic record

VenueEconstor (Econstor) · 2017
Typearticle
Languagede
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicGerman Economic Analysis & Policies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsInvestment (military)EconomicsPaceConsumption (sociology)Momentum (technical analysis)Inflation (cosmology)Quarter (Canadian coin)Monetary economicsFinanceGeographyPoliticsPhysicsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die wirtschaftliche Expansion in Deutschland hat sich gegen Ende des Jahres 2016 wieder beschleunigt, nachdem das BIP im dritten Quartal nur verhalten ausgeweitet worden war. Positive Impulse kamen ausschließlich von der inländischen Verwendung, während vom Außenbeitrag dämpfende Effekte auf die gesamtwirtschaftliche Expansion ausgingen. Für den Jahresbeginn 2017 weisen die Konjunkturindikatoren auf eine Fortsetzung des binnenwirtschaftlich getragenen Aufschwungs hin, wenn auch mit etwas verhaltenerem Tempo als im vergangenen Jahr. Die Realeinkommen der privaten Haushalte werden voraussichtlich aufgrund der inzwischen deutlich höheren Teuerung schwächer expandieren und den Anstieg des privaten Konsums dämpfen. Auch wird der Schub seitens des staatlichen Konsums nachlassen, weil der Staat weniger für Sachleistungen an Asylbewerber aufwenden muss. Impulse dürften hingegen von den Ausrüstungsinvestitionen kommen, wenn sie auch wohl weiterhin schwächer ausgeweitet werden als in früheren Aufschwüngen. Unverändert dynamisch werden sich aller Voraussicht nach die Bauinvestitionen entwickeln. Von der Außenwirtschaft gehen hingegen keine Impulse für die deutsche Konjunktur aus. Zwar ist eine leichte Beschleunigung der Ausfuhren zu erwarten. Allerdings lässt die robuste Inlandsnachfrage wohl auch den Bedarf an Importen deutlich zunehmen...

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.468
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0040.002
Bibliometrics0.0020.000
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0040.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.044

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.214 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
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