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Enregistrement W3107909684 · doi:10.1080/13563467.2020.1841137

The Diversity of Economic Nationalism

2020· article· en· W3107909684 sur OpenAlexafffund
Eric Helleiner

Notice bibliographique

RevueNew Political Economy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Economic and Social Development
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNationalismDiversity (politics)Political sciencePolitical economyEconomic nationalismEconomicsEconomic systemSociologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing political salience of economic nationalism after the 2008 financial crisis has strengthened arguments made in pre-crisis political economy (PE) scholarship about the enduring importance of this ideology and the need for more study of the economic significance of nationalism and national identities. Scholarship on this topic suffers, however, from some blindspots that inhibit understanding of the two most systemically important strands of this ideology in recent years: those associated with American populist conservatism and Chinese developmentalism. Both can be described as neomercantilist forms of economic nationalism, a form most commonly identified with the ideas of Friedrich List. But List’s ideas are much less useful for understanding them than the distinctive ideas of two other historical thinkers – Henry Carey and Sun Yat-sen – who have been quite neglected in PE scholarship on economic nationalism. These empirical blindspots are related to two deeper conceptual ones: insufficient recognition of the diverse origins and content of neomercantilist economic nationalism and, in the case of Sun’s neglect, the Western-centric nature of PE’s intellectual history. If these blindspots can be overcome, PE scholars will be better positioned to interpret these – and other – diverse varieties of contemporary economic nationalism.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,175 · 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
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

Citations99
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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