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Enregistrement W4319436381 · doi:10.1080/08911916.2022.2129467

The Polanyi Moment, Decommodification of Labor and the Struggle for Full Employment: How the COVID-19 Crisis has Opened the Debate Over the Nature of the Fictitious Labor Market in Both the Industrialized and Developing World

2022· article· en· W4319436381 sur OpenAlexaff
Kari Polanyi Levitt, Mario Seccareccia

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Political Economy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentPhenomenonEconomicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Financial crisisDual (grammatical number)PandemicLabour economicsPolitical economyDevelopment economicsNeoclassical economicsKeynesian economicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is first to discuss how the so-called fictitious labor market has been analyzed historically, by studying the classical, Marxian, and Lewis dual sectors and then by pointing to the current distinction between formal and informal sectors with the consequences of the phenomenon of informality on measured unemployment. We consider the recent 21st Century experience during the Great Financial Crisis and the current COVID-19 crisis, which, we believe, opens the door to how Karl Polanyi’s vision can offer alternative policy perspectives. This is of crucial significance for those of us who wish to prevent a return to neoliberal policies during the future post-pandemic period, particularly in the emerging and developing countries, where the highest incidence of employment informality prevails.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,244 · 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
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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