Notice bibliographique
Résumé
“Grass would grow in the streets of a hundred cities,” President Herbert Hoover predicted, if his Democratic opponent were permitted to carry out his plans for large-scale federal intervention (Siracusa and Coleman 2002, 19). But by the time of the 1932 election, three years of economic contraction had already wrought devastation on an unprecedented scale. National income had been cut in half and 5,000 banks had collapsed, wiping out 9 million savings accounts. Most disconcerting was the persistence of plenty amidst want: while industry functioned at a small fraction of capacity, a substantial share of the population went without basic necessities. With fully one quarter of the workforce unemployed, many began to question whether the capitalist system itself would survive the damage. Against this backdrop of economic wreckage, Franklin Roosevelt defeated the deeply unpopular Republican incumbent with a stunning 57.4 percent of the vote while sweeping his party to new and vastly expanded majorities in the Senate and House of Representatives, respectively (Kennedy 1999). Having promised a “new deal” for the American people, Roosevelt moved fast to enact a flurry of novel policy responses to the deepening crisis. Within his first year in office, the president acted to shore up the financial system with an Emergency Banking Act, to relieve farmers with the Agricultural Adjustment Act, and to boost industrial prices and employment with the innovative National Industrial Recovery Act.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».