Biophysical economic interpretation of the Great Depression: A critical period of an energy transition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this paper is to explain the cause and proceedings of the 1930s Great Depression from a biophysical economic perspective. The Depression was a painful episode in the socio‐technological transition from a coal/railroad regime to one based on hydrocarbons, motor vehicles, and electricity. The beginning—the Great Crash of October 1929—corresponded with drastic cuts in oil prices and announcement of oil supply certainty, following discovery of huge oilfields in the US Southwest. The Depression principally centered on a change from railroads to motor‐vehicle‐based transportation, but was long and drawn‐out due to the hegemonic power that the railroads held over the US economy. The late 1920s saw increased use of hydrocarbon‐based technologies, but the emerging technologies were still reliant on the old technological system. Methods of biophysical economics, mapping energy flows to capital formation, show the critical role of railroads in the Depression. In 1929, railroads accounted for 24% of the non‐residential capital stock; they delivered between 70% and 76% of energy needs; and 69% of energy required for capital formation. Thus a hypothesis emerges that dwindling investment in the railroads was a major constraint on the economy. In biophysical terms, the US economy's main energy delivery system—coal carried by railcars—was hamstrung. Energy flow Sankey diagrams for 1929 and 1939 show the gradual change in energy systems that occurred over the Depression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».