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Enregistrement W4319840956 · doi:10.1080/09692290.2023.2165529

States and new markets: the novelty problem in the IPE of finance

2023· article· en· W4319840956 sur OpenAlexaff
William D. O’Connell, Christian Elliott

Notice bibliographique

RevueReview of International Political Economy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueState Capitalism and Financial Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational political economyPoliticsEconomicsInternational relationsMainstreamScholarshipInternational financeSocial studies of financeConstruct (python library)Political economySociologyFinancePolitical sciencePositive economicsLawEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finance has changed, and the study of finance needs to change with it. Previously marginal actors—hedge funds, index providers, tech firms, etc.—have become lynchpins in the global financial system. Likewise, the traditional subjects of international political economy (IPE)—states, international organizations, banks, central banks, etc.—are engaging in once-peripheral spheres. Yet, these novel trends have been largely ignored in mainstream political science and international relations venues for IPE scholarship. We demonstrate this through a discussion of two trends—the rise of shadow banking and central bank involvement in climate change—and an analysis of publications in top international relations and political science journals. While previous commentaries identify a methodological and epistemological divide in IPE, our results suggest an empirical one. We then construct a practical framework to remedy this problem by returning to the work of Susan Strange. Strange’s approach embodied a radical ontology, a focus on structures and their interaction, and an analytical eclecticism that provided keen insights into the politics of finance. We argue that these principles, often embraced in Review of International Political Economy, should be applied more broadly by IR scholars to better contribute to debates on emerging political economic issues.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,165

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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