Bibliographic record
Abstract
Crecientemente, los bancos centrales han ido abandonando los agregados monetarios como objetivos intermedios de politica monetaria. Hoy dia, la politica monetaria se implementa a traves del manejo de la tasa de interes, mientras el dinero juega un rol pasivo. La inestabilidad de los agregados monetarios, especialmente hoy, cuando existe mucha innovacion financiera, han llevado a que la tasa de interes predomine sobre los agregados monetarios como instrumento de politica monetaria, de acuerdo con la ya famosa prescripcion de Poole (1970).1 Tal como el ex presidente del Banco de Canada, Charles Bouey, planteo anos atras: Nosotros abandonamos a los agregados monetarios, ellos nos abandonaron2. Mervyn King, el actual presidente del Banco de Inglaterra, en un articulo publicado el 2002 (King, 2002) indica que su predecesor, Eddie George, en un lapso de dos anos solo menciono el dinero en uno de 29 discursos. Alan Grenspan hizo algo similar, mencionando el dinero solo una vez en 1 7 discursos, y Masuro Hayami una vez en 1 1 discursos. Asimismo, al mirar los comunicados y minutas emitidas inmediatamente despues de las reuniones de politica monetaria en un grupo de 21 paises que siguen metas de inflacion, que cuenta a gran parte de los paises de la OECD, en solo 9% de ellos -56 de 618 documentos revisados desde el ano 2000se hace alguna referencia al dinero en el contexto de la discusion de las tendencias mas recientes en materia inflacionaria3. Mas aun, Milton Friedman, en una reciente entrevista en Financial Times (7/8 de junio 2003) plantea que ...el uso de los agregados monetarios como objetivo ha sido un exito, y continua: no se si hoy volveria a impulsarlo tanto como lo hice en el pasado. El proposito de este trabajo es discutir la situacion actual en la economia chilena y analizar la evidencia internacional respecto de este fenomeno.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.001 |
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".