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Enregistrement W2099652866 · doi:10.22004/ag.econ.273728

Property Rights, Standards of Living, and Economic Growth: Western Canadian Cree

2010· preprint· en· W2099652866 sur OpenAlexaboutno aff
Ann M. Carlos, Frank D. Lewis

Notice bibliographique

RevueAgEcon Search (University of Minnesota, USA) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSmithsonian Institution
Mots-clésStandard of livingGreat DivergenceDivergence (linguistics)Property rightsChinaWageGeographyPower (physics)Property (philosophy)Development economicsEconomicsEconomyPolitical scienceDemographic economicsLabour economicsMarket economyLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Great Divergence in standards of living for populations around the world occurred in the late 18th century. Prior to that date evidence suggests that real wages of most Europeans, many living in China and India were similar. Some a little higher and some a little lower but with a low dispersion. By the middle of the 19th century, a divergence had occurred with western Europe pulling away from other groups. Little is known about the standards of living of the aboriginal peoples of North America many of whom were primarily hunter/gatherer’s at the end of the 18th century. Based on comparisons of expenditure, we show that the standard of living of aboriginal people in 1740 was similar to that of wage workers in London. However, within the next century, there would be a great divergence. This paper explores the ways in which huntergatherer lifeways and the concomitant property rights structures reduced the likelihood that native economy could experience modern rates of economic growth. Native society and property rights structures which provided a relatively high standard of living in the mid eighteenth century and for part of the nineteenth was unable to provide avenues for further development.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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