Tracing the Optimal Level of Political and Social Change under Risks and Uncertainties: Some Lessons from Ancient Sparta and Athens
Notice bibliographique
Résumé
The present paper is inspired by the notions of “financial risk” and “financial uncertainties” and transfers their basic reasoning to social science analysis; that is, it develops a theoretical analysis in order to explain social and political change. We know that the degree of social and political change depends on the set of established institutions in a society. Societies can face two extremes: volatility, e.g., rapid changes that lead to instability, which increases the risk of a system or regime collapsing, or rigidity, which does not permit necessary adaptation and change and thus may again increase the risk of the regime collapsing. Thus, an optimal (or ideal) point of change is between the two extremes, permitting change that is neither too sudden and fast nor too slow and inflexible. To illustrate this, we analyze two cases from ancient Greece: Sparta, as a society and state with too many institutional checks and balances that led to rigidity and collapse, and Athens, which in the 5th century BCE had an institutional setting with very limited checks and balances, which again led to near collapse until the late 5th century BCE, when new institutions that were related to some efficient checks and balances were introduced that enabled the state to survive in a world of changing circumstances and balances of power.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».