Réflexions et suggestions autour du concept d’output gap
Bibliographic record
Abstract
L’output gap est devenu un concept central dans la définition des politiques économiques visant à soutenir l’activité ou à combattre l’inflation. Dans la zone euro, ce concept est même institutionnalisé puisqu’il est utilisé par la Commission européenne afin de calculer le déficit public structurel des États. La question de la mesure de l’output gap et de son utilisation recouvre des enjeux importants. Désignant l’écart entre le PIB effectif et le PIB potentiel, l’output gap dépend donc de ce qu’on entend par PIB potentiel. Or, la définition de ce niveau théorique d’activité, non observable, est souvent problématique, et les économistes ont construit différentes « usines à gaz » pour le mesurer. Cet article a deux objectifs : montrer que l’estimation de l’output gap peut être plus simple que les évaluations habituellement effectuées ; mais surtout, rappeler que l’objectif de la politique économique devrait être de garantir le plein-emploi. Nous proposons deux indicateurs alternatifs pour estimer un écart de production, l’un basé sur le taux d’utilisation des capacités de production, l’autre sur le taux de chômage.
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 | 0.034 | 0.079 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.018 |
| Open science | 0.005 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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.
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".