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Enregistrement W1524941107 · doi:10.1007/978-1-137-09971-6_5

Markets, Human Capital and Inequality: Evidence from Rural China

2002· book-chapter· en· W1524941107 sur OpenAlexaff
Dwayne Benjamin, Loren Brandt, Paul Glewwe, Li Guo

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsArgument (complex analysis)Planned economyDistribution (mathematics)Market economyInvestment (military)InequalityIncome distributionFactor marketChinaEconomic inequalityEconomic system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beginning in the 1980s, almost all of the socialist countries replaced their planned economies with economic systems that relied heavily on market forces to determine the production and allocation of goods and services. This transformation has affected the lives of nearly two billion people. Historically, the two main arguments in favour of planned economies were that they are more productive in the long run (because they avoided the inherent instability of market forces, and were able to mobilize more resources for investment than a decentralized system), and that they provide a more equitable distribution of income. The experience of both socialist and market economies in the twentieth century decisively rejects the first argument; it would be hard to find observers of almost any persuasion who claim that planned economies are more productive or more efficient than market economies. Yet the second argument may well be valid; planned economies may indeed be more equitable than market economies. This raises the possibility that some societies may wish to retain at least some of the policies of planned economies, despite their inefficiencies, to maintain a more equitable distribution of income. Consequently, for countries that abandoned planning in favour of the market an important policy issue is the extent to which this policy shift has increased inequality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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