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Enregistrement W2943786097 · doi:10.1257/jep.33.2.229

Retrospectives Ricardo on Machinery

2019· article· en· W2943786097 sur OpenAlexaff
Samuel Hollander

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Economic Perspectives · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Economy and Marxism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpposition (politics)MillUnemploymentPoliticsNeoclassical economicsEconomicsSubject matterTechnological changeArgument (complex analysis)Positive economicsSociologyLawPolitical scienceHistoryMacroeconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are currently experiencing an outpouring of concern both popular and professional regarding technological unemployment. I shall be discussing an apparent about-turn on the subject by David Ricardo (1772–1823), who at different times, even in different chapters of the same book, and, indeed, even at different places in the same chapter, seemed to be on both sides of the argument as to whether technological unemployment should be a matter for concern. In a chapter entitled “On Machinery,” added to the third edition of his Principles of Political Economy (1821), which comprises volume 1 of his Collected Works (1951–73), Ricardo announced that he had become concerned about the possibility, even likelihood, of technical change detrimental to labour’s interests. However, in the very same “On Machinery” chapter, Ricardo also outlined qualifications to show that there was little need for concern. Ricardo’s opposing messages are reflected in contrasting reactions to the chapter “On Machinery.” Some readers—including Thomas Robert Malthus and J. R. McCulloch—understood it as supporting working-class opposition to machinery. Others—including John Stuart Mill and Sir John Hicks—find therein the answer to such opposition

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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