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Enregistrement W3133773825 · doi:10.3390/jrfm14030116

Towards a New Form of Undemocratic Capitalism: Introducing Macro-Equity to Finance Development Post COVID-19 Crisis

2021· article· en· W3133773825 sur OpenAlexvenueno aff
Arvind Ashta

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSustainable Finance and Green Bonds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInjusticeEquity (law)Just societyDividendFinancePublic economicsPoliticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable Development Goal 16 talks about Peace, Justice, and Strong Institutions, and goal 10 talks about reducing inequality. A major problem exposed by the COVID-19 crisis is that public deficits seem to be the normal state in the business cycle’s booms and downturns, limiting capacity for emergencies. Corporate capitalism has an incentive to perpetuate deficits to increase growth, provide risk-free interest income to financial institutions, and to increase inequalities and economic injustice. To counter this problem, the purpose of this communication is to suggest that countries need to issue equity capital, which we term macro-equity. This macro-equity will give dividends to its shareholders in times of public surplus and issue new shares in times of public deficits. The communication is written as a mind experiment, debating the issues that may arise. This proposal raises many questions of an ethical and moral nature that will lead to passionate debate. The use of macro-equity will reduce countries’ stress, created by high public debt. With appropriate incentives, it may create an entrepreneurial mindset in political leaders that may even reduce corruption and promote redistribution. The moral and ethical issues need to be weighed against the street violence in the absence of any change.

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)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations3
Publié2021
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