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Enregistrement W3199869743 · doi:10.1177/0308518x211041371

What is hiding behind the money accumulating in Utah?

2021· article· en· W3199869743 sur OpenAlexaff
Howard Tenenbaum

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvestment bankingLoanBusinessSubsidiaryFinanceRetail bankingState (computer science)Investment (military)Financial systemCommerceEconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taking up the geographer's task of following and defetishizing the commodity, this research taps into the United States (US) federal banking data to locate the commodity “money”. Law is used to specify money's locations. Relative to the size of its economy, Utah's banks report a lopsided share of US money. This paper unmasks important social relations embedded in the money commodities located in Utah's banks by tracing the history of US banking law, which has played a leading role in the processes responsible for Utah's outsized share of the sub-national monetary landscape. Banking law determined the scope and type of business in which banking firms and their corporate affiliates could engage. Throughout the 20th century, investment banks and commercial firms struggled to claim legal rights to engage in business combinations once deemed illegal: combining non-banking business with a commercial bank. The state of Utah, in coordination with financial and commercial firms, has expanded the legal and financial space of Industrial Loan Banks (ILBs), historically idiosyncratic chartered banks exempt from regulations separating banking firms from non-banking business. Utah marketed their banking charters to global, systemically important financial institutions and large commercial conglomerates, which then established or acquired ILB subsidiaries within the state. From Utah, the die had been cast: the largest non-banking firms on the planet were now legally empowered to accumulate capital in ways that had heretofore been forbidden at other locations. American banking had been transformed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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