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Enregistrement W3206543821 · doi:10.1080/2329194x.2021.1972816

Introduction to the special issue of Japanese Political Economy on international income inequality

2021· article· en· W3206543821 sur OpenAlexaff
Alan Freeman

Notice bibliographique

RevueThe Japanese Political Economy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityEconomic inequalityCapitalismDivergence (linguistics)PoliticsGreat DivergenceEconomicsConstruct (python library)Neoclassical economicsPositive economicsDevelopment economicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces the special edition on International Inequality. It contextualizes the papers against the background of the “new inequality literature”. This contains two broad strands: critics of the International Financial Institutions who focus on inequality between nations and those like Piketty who focus on with inequality within nations. These concerns have wider consequences, notably for scholars of the “Great Divergence” between the global South and North that followed the advent of capitalism; it is also theoretically damaging for neoclassical economics, whose standard models of Growth and Trade predict that the world market should reverse this Divergence. It identifies a number of lacunae in this literature. First, the literature does not address the relation between the two sources of inequality, though it is clear that the former has significant effects on the latter. Second, the literature does little to address the causes of inequality in general, confining itself to amassing a volume of empirical data. The contributions in this volume are dedicated to making good these absences. The introduction concludes with an analysis of the roots of the theoretical difficulties involved and calls for a concerted scholarly effort to construct superior alternatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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