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Enregistrement W2118420500 · doi:10.1068/c1246r

Lisbonizing versus Financializing Europe? The Lisbon Agenda and the (un)Making of the European Knowledge-Based Economy

2013· article· en· W2118420500 sur OpenAlexaff
Kean Birch, Vlad Mykhnenko

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning C Government and Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesOxford Brookes University
Mots-clésLisbon StrategyKnowledge economyEuropean unionFinancializationEconomyWork (physics)Political sciencePolitical economyEconomicsMarket economyEngineeringInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Lisbon Agenda was meant to make the European Union ‘the most dynamic and competitive knowledge-based economy (KBE) in the world’ by 2010. As that date has now come and gone, it is apt to ask whether the Lisbon Agenda achieved its objective. We engage with this very question by analyzing new empirical material on the supposed transition to a KBE. Theoretically, we problematize the very notion that EU policies promoted the emergence of a KBE by highlighting how the Lisbon Agenda was tied to the financialization of the European economy. Our findings illustrate the abject failure of the EU's decade-long strategy to foster a new economy and better employment opportunities. We show that the main winners of the EU's economic strategy have been the finance sector and those who work in it. In summary, we argue that, despite the earlier assurances of Bell and Drucker, it is not the scientist or engineer but the banker who has been empowered to command a higher price in the new world of the KBE.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,185 · 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.

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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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