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Enregistrement W4295022815 · doi:10.1093/ser/mwac042

On Mariana Mazzucato’s Mission Economy: a Moonshot Guide to Changing Capitalism, London, Allen Lane, 2021

2022· article· en· W4295022815 sur OpenAlexaff
Michael Storper, J Nicholas Ziegler, Antonio José Junqueira Botelho, Darius Ornston

Notice bibliographique

RevueSocio-Economic Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueChristian Theology and Mission
Établissements canadiensUniversity of TorontoGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitalismArt historyWatsonLibrary sciencePolitical scienceEconomic historyHistoryManagementSociologyLawPoliticsArtificial intelligenceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Correspondence: [email protected] Mariana Mazzucato builds a credible case for an expanded role of government and regulation in the purposeful shaping of technological innovation and backs up her case with cogent examples. She joins this to an emerging awareness of the problems that were built into the major innovations of the third industrial revolution by the market. Those innovations, including the basic design of the Internet, we now know, have skill-biases, social biases and use and design biases. These biases were engineered into them not as optimal or efficient responses to social and market forces but as reflections of the cognitive biases of the inventor-engineer class and their financiers. This critique echoes that of even some insiders, such as Jaron Lanier (2011), who argues that the fundamental format of the computing-internet revolution is a ‘roads taken, and not taken’ story of the early days of this revolution. Subsequently, there were non-optimal forms of lock in and path dependency and sedimented power relations. The ideology of ‘disrupt it’ that comes from Silicon Valley has been shown to be a self-serving ideology that is a dangerous mix of libertarian hostility to government combined with a reverence for engineering over social compromise and for unlimited technological rents to the innovators.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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