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Enregistrement W2765584885 · doi:10.4236/me.2017.810082

The Great Achievement of Greek-Owned Shipping (1946-2017) and Keynes’ Animal Spirits

2017· article· en· W2765584885 sur OpenAlexaboutno aff
Αλέξανδρος Μ. Γουλιέλμος

Notice bibliographique

RevueModern Economy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreeksCrewTonnageBusinessEconomicsEconomyHistoryAncient historyArchaeologyFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Greek-owned Shipping’s great achievement since 1946, time when ~100 liberties acquired, is presented. It lies in the disproportion between a large global fleet and a small national seaborne trade. We also presented the 1300 years historical link between 21 Greek islands, and at least 31 great ship owners; kinship ties created by living in the same island, and… by marriages among fleet owners; the common participation in the ship capital of the ship owner and of his crew (συμπλοιοκτησiα = common ownership). The causes shown were 1) international and 2) national: 1) Greeks were cross-traders; the shipping policy of oil companies favored them; the seaborne trade expansion too. 2) Greek-fatherland was occupied for 376 years (1453 - 1829) by Turks; Greek merchants/ship owners had to work abroad (UK 1800s; NY 1939; Canada 1939); Greeks became skilled in owning and building ships since the time of Themistocles (524 - 459 BC), who saved Europe from Persians. We showed four additional important factors: 1) Tradition, 2) Time, 3) Strategy and 4) Setoff. Tradition found responsible for 49% (in tonnage terms) of the fleet owned by top (≥1 m dwt) 74 shipping companies, i.e. 146 m dwt in 2016 were traditional. This proved that Greeks—at least 1 out of 2—have a “nontraditional” shipping DNA. We found that in May, 2009, there were 47 top Greek-owned shipping companies owning 120.5 m dwt and by 2016 they were 77, owning 299 m dwt! Alfred Marshall’s Law for decreasing cost industries holds here… Finally, we showed the strategy of Greek-owned shipping, which was: “buy used ships—at rock bottom prices—larger and younger than the ones you are about to sell”; “sell/scrap smaller and older ones”. Setoff, as shown, is the innovative element originating in Greek DNA: a subsequent generation frequently forms its own opinion of how the company had to be managed... This leads to set off by one or two family-members in creating their own company. The setoff companies, nevertheless, showed faster growth, demolishing-out the old saying: “strength is in unity”. These set off companies owned ~110

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,844

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,143 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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