From the Stagflation to the Great Inflation: Explaining the US economy of the 1970s
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose une histoire de l’évolution des explications de la stagflation états-uniennes des années 1970, de 1975 à 2013. Mariant méthodes qualitatives et quantitatives, 1) j’observe les différents types d’explications coexistant à la même période ; 2) j’identifie quel type d’explications était dominant pour chaque période ; et 3) j’identifie les principales sources d’inspiration pour chaque type d’explication. Dans les années 1970 et 1980, les chocs d’offre et l’inertie de l’inflation sont fondamentaux pour expliquer la stagflation. Mais l’intérêt pour ce sujet disparaît peu à peu après 1985. C’est une nouvelle littérature qui émerge dans les années 1990, sans référence ou presque aux explications des années 1970 et 1980, et se focalisant sur le rôle joué par la politique monétaire durant la période pour expliquer l’augmentation de l’inflation. Les contributions des nouveaux classiques comme Lucas [1976] ou Kydland et Prescott [1977], qui étaient ignorées dans les explications des années 1970 et 1980, deviennent des références majeures pour rendre compte de la stagflation à partir des années 1990.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».