Nankai school: The experience of adapting economics to Chinese conditions in the 1920s–1930s
Notice bibliographique
Résumé
Using the example of the activities of the Nankai Institute of Economics in the second quarter of the twentieth century, the article analyses the problem of adapting Western economic theories to the study of the Chinese economy. At the heart of the program of sinicization of economic research and education proposed by the Nankai school was the work of collecting and systematising reliable information on the Chinese economy. In the second half of the 1920s, Nankai University became a leader in China in conducting socio-economic surveys, compiling index numbers of prices, studying selected industries and rural regions. The founders of the Nankai school. He Lian and Fang Xianting were educated in economics in the United States; up until the late 1940s, the Nankai Institute of Economics was highly dependent on American grant support. This did not prevent them from setting the objectives of “knowing China” and “serving China” by combining foreign theories and methods with an understanding of the real economic situation based on reliable quantitative data. The task of “localization” of economics stimulated writing of pioneering university textbooks that explained general theoretical concepts through Chinese examples. Focus on solving China’s problems led the economists to abandon copying ready-made foreign prescriptions. During the two decades of activity in the Republican period the Nankai school made major achievements in collecting factual material on Chinese economy and adapting courses, its legacy has become an important starting point of the contemporary policy of sinicization of economics in the PRC.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».