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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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

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 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'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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