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Enregistrement W4285358672 · doi:10.51952/9781447359531.int001

Introduction

2021· book-chapter· en· W4285358672 sur OpenAlexaboutno aff
Bryan Evans, Dieter Plehwe, Stephen McBride

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 21–22 February 2019, more than a hundred university and non-government organization-based researchers from across Europe, Canada and Australia gathered in Berlin to participate in the ‘Austerity: Coping Is Not Enough’ conference. The chapters collected in this volume emerge from this international event which was hosted by the German Social Democratic Party’s think tank, the FES. The conference itself grew out of a collaboration between FES and Stephen McBride’s ‘Austerity and Its Alternatives’ Canadian-based project funded by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada. The conference participants sought to move the study of post-2008 crisis austerity forward through both a rigorous diagnosis of actually existing austerity as well as imagining the pathways out of permanent austerity. Among the key questions the conference sought to address were: how do social and economic relations change under conditions of permanent austerity? How do international, national and regional political institutions influence the development of austerity-regimes? What commonalities and differences exist between nations? And which alternatives exist to overcome the status quo of austerity politics? To analyze the causes, connections and effects of this new age of austerity-capitalism, a broad debate that questions the core ideas and dominant paradigms that animated politics, explores political alternatives and develops new and far-reaching perspectives is necessary to move beyond the contemporary stasis of coping. And coping is demonstrably not enough. The project of this book is to contribute to moving on.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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