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Plan pour un nouvel ordre monétaire européen : la transformation de l’euro en monnaie commune

2018· article· fr· W2776545027 on OpenAlexvenueno aff
Sergio Rossi

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEuropean Monetary and Fiscal Policies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article explique pourquoi l’euro doit être transformé en monnaie commune (au lieu d’être une monnaie unique) afin d’intégrer monétairement les pays membres de l’Union européenne. La première section rappelle les conséquences négatives de l’adoption de la monnaie unique européenne par des pays dont les systèmes économiques sont, en l’état, trop différents en termes structurels pour supporter les contraintes financières découlant des traités européens. Cette section fait aussi remarquer l’absence de transferts fiscaux entre ces pays et l’attitude dogmatique de la Banque centrale européenne en ce qui concerne sa stratégie et ses objectifs de politique monétaire, qui affectent négativement le niveau d’emploi et la stabilité financière de la zone euro. La section suivante suggère la sortie de la zone euro pour les pays dont la population ne peut plus supporter le poids de l’austérité sans aucun effet positif à terme pour la majorité de celle-ci. Elle propose alors la réintroduction des monnaies nationales dans ces pays, pour lesquels l’euro sera encore disponible, mais en tant que monnaie supranationale, qui pourra être utilisée uniquement par leurs banques centrales, afin pour elles de régler le commerce international de leurs propres résidents. Cette réforme monétaire–structurelle augmentera considérablement le degré de stabilité financière et le niveau d’emploi à travers la zone euro, induisant par là des effets positifs aussi pour les finances publiques de l’ensemble de ses pays membres.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.763
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.003

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 head0.063
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.204 · 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 designTheoretical or conceptual
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
Published2018
Admission routes1
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