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Enregistrement W3135726332

Varieties of Capitalism and Re-Thinking the East Asian Model of Economic Growth after the COVID-19: Rebalancing Shareholder and Stakeholder Capitalism

2020· article· en· W3135726332 sur OpenAlexaff
Keun Lee

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitalismEast AsiaGlobalizationEconomicsFinancializationContext (archaeology)Economic systemMarket economyEconomyDevelopment economicsPolitical scienceGeographyChinaPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

East Asian economies had shown remarkable performance of high growth and low inequality, thereby forming a separate East Asian capitalism group within the VoC (variety of capitalism) typologies. There are strong signs that these economies have recently been converging to the LME (liberal market economy group), featuring low growth and high inequality, since the 2000s. Financialisation is arguably one cause for these outcomes of low growth and high inequality. This paper re-evaluates East Asian capitalism in the context of the CVOID-19 pandemic, which has suddenly halted globalisation and further questioned the superiority of shareholder capitalism associated with financialisation and globalisation. It proposes rebalancing between shareholder and stakeholder capitalism. By doing so, East Asian economies can be reborn as a hybrid capitalism, with East Asian capitalism at its original core, to restore their growth momentum in an inclusive way. It is also argued that the post-pandemic retreat of globalisation is a good opportunity to restore autonomy in domestic economic policymaking over interest rates and exchange rates, while allowing some adjustments over formerly excessive capital mobility.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,013
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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