World Economy Winter 2018 - Slower growth in the world economy
Bibliographic record
Abstract
Die Weltkonjunktur hat im Verlauf des Jahres 2018 an Fahrt verloren. Die wirtschaftliche Stimmung hat sich nahezu überall deutlich eingetrübt. Hierzu hat neben einer Verunsicherung durch zunehmende handelspolitische Konflikte die Straffung der Geldpolitik in den Vereinigten Staaten beigetragen, in deren Folge es zu einem Umschwung bei den internationalen Kapitalströmen kam, der die wirtschaftliche Expansion in den Schwellenländern bremst. Die Weltproduktion, gerechnet auf Basis von Kaufkraftparitäten, wird in diesem Jahr wie im vergangenen Jahr um 3, 7 Prozent zunehmen. Im kommenden Jahr dürfte die Zuwachsrate auf 3, 4 Prozent zurückgehen. Wir haben unsere Prognose vom September damit für 2018 und 2019 nochmals leicht - um jeweils 0, 1 Prozentpunkte - reduziert. Für 2020 erwarten wir unverändert einen Zuwachs um abermals 3, 4 Prozent. Risiken bestehen insbesondere in einer weiteren Verschärfung der Handelskonflikte. In Europa könnten Sorgen um die Schuldentragfähigkeit in Italien, die Verzögerung von Reformen in Frankreich und nicht zuletzt ein möglicher ungeordneter Brexit dazu führen, dass sich die Konjunktur schwächer entwickelt als erwartet.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.079 | 0.054 |
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".