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Enregistrement W2050986266 · doi:10.1177/0020715208098615

A New Trichotomous Measure of World-system Position Using the International Trade Network

2009· article· en· W2050986266 sur OpenAlexvenueno aff
Rob Clark, Jason Beckfield

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosition (finance)Measure (data warehouse)Partition (number theory)Core (optical fiber)EconomicsGeographyComputer scienceTelecommunicationsMathematicsFinanceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snyder and Kick's (1979) measure of world-system position continues to serve as the premier trichotomous network indicator of a state's location in the capitalist world economy. In this study, we identify several problems with this orthodox measure concerning its age, informal construction, and incorporation of inappropriate networks. We introduce a trichotomous network measure of world-system position that addresses these concerns, applying Borgatti and Everett's (1999) core/periphery model to a three-tiered partition using international trade data. Our trichotomous measure of the trade network identifies an expanded core, consisting of an old orthodox core joined by a set of upwardly mobile states. We estimate the effect of world-system position on economic growth and find that our trade measure significantly outperforms Snyder and Kick's orthodox measure. When controlling for human capital, the strong effects of our trade measure persist, while the weaker effects estimated by the orthodox measure largely disappear. Moreover, our models with human capital reveal that states economically converge within world-system zones, while continuing to diverge between zones.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations100
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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