Introduction: Varieties of Austerity
Notice bibliographique
Résumé
Industry-wide bargaining to be suspended, €50 billion to be raised through privatization, social security to be cut by more than €4 billion over four years, nominal public sector wages to be slashed by 20 per cent, and on it went. Such was the list, so named were the targets. It was 2011, the Eurozone was in chaos, the global economy was in tatters, and the stimulus era proved fleeting. Austerity was widely en vogue and it was being visited in dramatic fashion on Greece: the Troika bailout demanded it, capitalist interests needed it, and the government and its people were put on notice (BBC, 2011). Greece is an exceptional case, but it is far from an isolated one. The global financial crisis of 2008, the ensuing and prolonged economic crisis, and policies of austerity implemented from 2010 have imposed major costs on most Western societies. These include direct economic costs such as lower GDP, slower economic growth, higher unemployment and lost output, various forms of underemployment, much of it in precarious and poorly paid jobs, and increased household debt obligations that drag down disposable income. Other, perhaps less direct, effects can be categorized as social and human costs. Phenomena such as inequality (a legacy of the entire neoliberal period: see Piketty, 2014; Atkinson, 2015) increased in the post-crisis years (Schneider et al, 2017), and higher unemployment and insecurity were exacerbated by austerity measures such as cuts in social and health care spending, and labour market restructuring. Inequality and unemployment are linked to various social problems involving mental health, drug use and addiction, lower life expectancy, increased obesity, low education achievement and aspirations, more violence and less social mobility (Wilkinson and Pickett, 2009, chapters 4–12). The human and social costs are significant; and often compounded by divisions of gender, race, migration status and age (on the gendered effects of the global financial crisis, see Hozic and True, 2016, part I). For youth in Ireland and Spain, for example, the damage to their employment and economic prospects was so severe that talk of a ‘lost generation’ became commonplace.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,014 |
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 ».