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Enregistrement W2343000160 · doi:10.1515/jbnst-2000-0405

Blood, Sweat, and Tears: The Rise and Decline of the East German Economy, 1949–1988 / Blut, Schweiß, Tränen: Aufstieg und Niedergang der ostdeutschen Wirtschaft, 1949–1988

2000· article· en· W2343000160 sur OpenAlexaff
Ulrich Blum, Léonard Dudley

Notice bibliographique

RevueJahrbücher für Nationalökonomie und Statistik · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean history and politics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanEconomicsAutocracyGerman economyPeriod (music)Institutional changeEconomyPolitical scienceEconomic historyDemocracyGeographyPhilosophyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The rise of the East-German economy in the 1950s and 1960s and its decline in the 1970s and 1980s is difficult to explain by neoclassical economics. However; the observed life cycle may be explained by the inclusion of concepts from old and new institutional economics and from functional economics. Three distinct periods may be identified. During the “blood” period of forced development and autocratic rule, the information system and the system of property rights were roughly compatible with the economic structure. Then, in the “sweat” period, an attempt to overtake the capitalistic societies failed. Finally, in the “tears” period, economic decline could only be disguised by unsustainable inflows of foreign capital. This institutional explanation of the East-German collapse is tested with data for the period 1949-1988 and cannot be rejected.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,893
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations10
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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