Notice bibliographique
Résumé
Margaret Thatcher came to power in 1979 determined to control the growth of public expenditure, cut government deficits, and scale back the role of the state. As soaring unemployment placed upward pressure on social spending, however, the size of government increased rapidly during her first administration. When Nigel Lawson took office as Chancellor of the Exchequer in 1983, he sought both to reverse this disappointing trend in the near term and to hold down the long-term trajectory of government spending. While immediate cuts to programs such as defense and education helped the Chancellor pursue near-term fiscal discipline, pension reform would play a central role in his longer-term strategy. Old-age pensions were, on the one hand, a spending category in which quick savings were hard to achieve because current beneficiaries had come to depend on past benefit promises. At the same time, it was an area of expenditure that was scheduled to grow automatically over the next several decades as the ranks of retirees swelled. Accounts of the British pension reforms of the 1980s – especially those that set it in cross-national perspective – typically emphasize their relative radicalism (Huber and Stephens 2001a; Bonoli 2000). Thatcher's success in dismantling Britain's public retirement programs is usually considered dramatic by comparison, for instance, with Ronald Reagan's modest cutbacks to Social Security (Pierson 1994). This conventional view of the British reform outcome, however, occludes two important features of the case.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,009 |
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 ».