MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3110328283 · doi:10.1080/13563467.2020.1841143

Seeing and Not-seeing Like a Political Economist: The Historicity of Contemporary Political Economy and its Blind Spots

2020· article· en· W3110328283 sur OpenAlexafffund
Jacqueline Best, Colin Hay, Genevieve LeBaron, Daniel Mügge

Notice bibliographique

RevueNew Political Economy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaLeverhulme Trust
Mots-clésHistoricity (philosophy)PoliticsCapitalismReflexivityInternational political economyPolitical economyField (mathematics)SociologyEconomicsPositive economicsEconomyPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary political economy is predicated on widely shared ideas and assumptions, some explicit but many implicit, about the past. Our aim in this Special Issue is to draw attention to, and to assess critically, these historical assumptions. In doing so, we hope to contribute to a political economy that is more attentive to the analytic assumptions on which it is premised, more aware of the potential oversights, biases, and omissions they contain, and more reflexive about the potential costs of these blind spots. This is an Introduction to one of two Special Issues that are being published simultaneously by New Political Economy and Review of International Political Economy reflecting on blind spots in international political economy. Together, these Special Issues seek to identify the key blind spots in the field and to make sense of how many scholars missed or misconstrued important dynamics that define contemporary capitalism and the other systems and sources of social inequality that characterise our present. This particular Special Issue pursues this goal by looking backwards, to the history of political economy and at the ways in which we have come to tell that history, in order to understand how we got to the present moment.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,036
Communication savante0,0150,020
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations80
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew Political EconomyMême sujetSocial Policy and Reform StudiesTravaux en français237 207