World Economy Autumn 2018 - Less even growth in the world economy with significant downside risks
Bibliographic record
Abstract
Der Aufschwung der Weltkonjunktur hat in diesem Jahr etwas an Fahrt verloren. Nach einer schwachen Entwicklung zu Jahresbeginn folgte zwar ein recht kräftiger Anstieg der Weltproduktion im zweiten Quartal, jedoch überzeichnet dieser wohl die zugrunde liegende konjunkturelle Dynamik. Auch beginnt sich die Konjunktur international stärker zu differenzieren, als dies im vergangenen Jahr der Fall gewesen war. Zudem sind die Abwärtsrisiken gestiegen. Die von den Vereinigten Staaten ausgehenden Handelskonflikte und ein Rückzug von Finanzinvestoren aus den Schwellenländern belasten derzeit den Ausblick. Am Ölmarkt könnte die anstehende Umsetzung der Iran-Sanktionen für einen weiteren Preisschub sorgen. Für das Jahr 2018 erwarten wir dennoch nach wie vor einen Anstieg der Weltproduktion um 3, 8 Prozent, für 2019 haben wir die Prognose etwas - um 0, 1 Prozentpunkte - auf 3, 5 Prozent reduziert. Im Jahr 2020 dürfte der Zuwachs 3, 4 Prozent betragen. Trotz der allmählichen Verlangsamung des konjunkturellen Fahrttempos wird die gesamtwirtschaftliche Kapazitätsauslastung in den meisten fortgeschrittenen Volkswirtschaften hoch bleiben. So wird sich der Preisauftrieb nicht nur vorübergehend aufgrund des kräftigen Ölpreisanstiegs verstärken, sondern auch in der Grundtendenz, denn die Kerninflation wird wohl allmählich anziehen.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.032 |
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".