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Enregistrement W2345454087 · doi:10.1093/acprof:oso/9780198704324.001.0001

Milton Friedman

2016· book· en· W2345454087 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2016
Typebook
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Institutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonetarismVariety (cybernetics)George (robot)EconomicsPositive economicsPolitical scienceMonetary policyKeynesian economicsHistoryArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Milton Friedman is widely regarded as one of the most influential economists of the twentieth century. Although he made many important contributions to both economic theory and policy - most clearly demonstrated by his development of and support for monetarism - he was also active in various spheres of public policy, where he more often than not pursued his championing of the free market and liberty. This volume assesses the importance of the full range of Friedman's ideas, from his work on methodology in economics, his highly innovative consumption theory, and his extensive research on monetary economics, to his views on contentious social and political issues such as education, conscription, and drugs. It also presents personal recollections of Friedman by some of those who knew him, both as students and colleagues, and offers new evidence on Friedman's interactions with other noted economists, including George Stigler and Lionel Robbins. The volume provides readers with an up to date account of Friedman's work and continuing influence and will help to inform and stimulate further research across a variety of areas, including macroeconomics, the history of economic thought, as well as the development and different uses of public policy. With contributions from a stellar cast, this book will be invaluable to academics and students alike. Contributors to this volume - Robert D. Auerbach,The University of Texas at Austin Nicholas Barr, London School of Economics Vincent Barnett, Research Fellow William A. Barnett, University of Kansas and Center for Financial Stability Peter J. Boettke, George Mason University Lawrence A. Boland, Simon Fraser University Michael D. Bordo, Rutgers University Michael J. Boskin, Stanford University Marcel Boumans, University of Amsterdam and Erasmus University Rotterdam Russell S. Boyer, University of Western Ontario Rosolino Candela, George Mason University Gregory C. Chow, Princeton University Robert A. Cord, researcher in economics Selwyn Cornish, Australian National University Harris Dellas, University of Bern Gerald P. Dwyer, Clemson University Neil R. Ericsson, Federal Reserve System Craig Freedman, The Australian School of Business Roger W. Garrison, Auburn University J. Daniel Hammond, Wake Forest University Arnold C. Harberger, University of California, Los Angeles G.C. Harcourt, University of Cambridge and University of Adelaide David F. Hendry, Oxford University Robert L. Hetzel, Federal Reserve Bank of Richmond Stedman B. Hood, PlateJoy Inc. Susan Howson, University of Toronto Douglas A. Irwin, Dartmouth College Morris M. Kleiner, University of Minnesota Peter Kriesler, University of New South Wales Eugene Lerner, Hightower Investment Advisors James R. Lothian, Fordham University Robert E. Lucas, Jr., University of Chicago Bennett T. McCallum, Carnegie Mellon University Allan H. Meltzer, Carnegie Mellon University and Stanford University Patrick Minford, Cardiff University Edward Nelson, University of Sydney J.W. Nevile, University of California, Berkeley Thomas I. Palley, AFL-CIO Sylvie Rivot, University of Mulhouse John J. Seater, Boston College Richard Selden, University of Virginia John D. Singleton, Duke University Scott B. Sumner, Bentley University George S. Tavlas, Bank of Greece Mark Thornton, Ludwig von Mises Institute Paul Turpin, University of the Pacific K. Vela Velupillai, University of Trento

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,039

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,148 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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