La borne limitant à zéro les taux d'intérêt nominaux et son incidence sur la conduite de la politique monétaire
Bibliographic record
Abstract
• La valeur plancher des taux d’interet nominaux se situe generalement pres de zero, car les menages peuvent beneficier d’un taux de rendement nul simplement en detenant des billets de banque. • Le taux d’inflation moyen, l’ampleur des chocs frappant l’economie, la formation des anticipations d’inflation ainsi que la conduite meme de la politique monetaire influent tous sur la probabilite que les taux d’interet nominaux se heurtent a la borne du zero. L’ensemble des donnees disponibles indiquent que cette probabilite est faible lorsque le taux d’inflation moyen atteint au moins 2 %. • Les banques centrales qui envisagent de prendre pour cible un taux d’inflation bien inferieur a 2 % doivent tenir compte des difficultes qu’elles eprouveraient, le cas echeant, a mener la politique monetaire du fait que les taux d’interet nominaux ne peuvent etre inferieurs a zero. e facon generale, tant les theoriciens que les praticiens considerent la stabilite des prix comme l’objectif a long terme le plus indique pour la politique monetaire. Au Canada, les avantages d’une inflation faible, stable et previsible sont evidents. Depuis que la Banque du Canada s’est dotee d’une cible d’inflation explicite en 1991, on a observe une diminution a la fois du niveau et de la volatilite des taux d’interet a court et a long terme. En outre, la croissance reelle a ete plus forte et plus stable que pendant les decennies precedentes (Longworth, 2002). La conduite d’une politique monetaire axee sur la realisation d’un taux d’inflation bas et stable, conjuguee a l’application de saines politiques budgetaires, a renforce l’economie et l’a rendue mieux a meme de resister a d’eventuels chocs.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".