From Maggie to May: Forty Years of (De)industrial Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Upon becoming Prime Minister, Theresa May installed industrial strategy as one of the principal planks of her economic policy. May's embrace of industrial strategy, with its tacit acceptance of a positive role for the state in steering and coordinating economic activity, initially appears to be a decisive break with an era dating back to Margaret Thatcher, in which government intervention was regarded as heresy. Whilst there are doubtless novel features, this article argues that continuity is the overriding theme of May's industrial strategy. First, despite the reluctance to confess it, like every UK government over the past forty years, May is proposing to intervene selectively to ‘pick winners’. Moreover, the strategy envisages extending assistance to industries which have been in receipt of substantial government resources since the 1970s. Likewise, the backing anticipated for industries identified in May's strategy is dwarfed by that given to those which are not, most notably the financial services sector. Far from radically rebalancing the structure of the UK economy, May's strategy seems destined to entrench the deindustrialisation with which its governments have grappled for almost a century.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| 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 | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».