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Enregistrement W3157132931 · doi:10.1002/sd.2196

Confronting inequality in the “new normal”: Hyper‐capitalism, proto‐socialism, and post‐pandemic recovery

2021· article· en· W3157132931 sur OpenAlexaff
Tim Jackson, Peter A. Victor

Notice bibliographique

RevueSustainable Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésEconomicsInequalityEconomic inequalityCapitalismSocialismCapital (architecture)Labour economicsEconomic systemMarket economyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Post‐pandemic recovery must address the systemic inequality that has been revealed by the coronavirus crisis. The roots of this inequality predate the pandemic and even the global financial crisis. They lie rather in the uneasy relationship between labor and capital under conditions of declining economic growth, such as those who have prevailed in advanced economies for almost half a century. This paper explores the dynamics of that relationship using a simple stock‐flow consistent (SFC) macroeconomic model of a closed economy. It examines in particular the role of two key factors—the savings rate and the substitutability (elasticity of substitution) between labor and capital—on the severity of systemic inequality under conditions of declining growth. The paper goes on to test the efficacy of three redistributive measures—a graduated income tax, a tax on capital and a universal basic income—under two distinct structural scenarios for an economy with a declining growth rate. We find that none of these measures is sufficient to control structural inequality when institutions aggressively favor capital over labor (hyper‐capitalism). Taken in combination, however, under conditions more favorable to wage labor (proto‐socialism), these same measures have the potential to eliminate inequality, almost entirely, even as the growth rate declines.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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