Oil discovery, energy transition, and the decline in wholesale prices during the Great Depression
Notice bibliographique
Résumé
Statistical tests are used to examine the role of prices for petroleum, coal, and farm products in the Great Depression. A new empirical mapping of relationships between monthly energy and farm product prices and key macroeconomic variables shows how biophysical factors intersected with the price system in the 1930s US economy. Deflation was a critical feature of the Depression, with the US aggregate wholesale price index falling by 37 percentage points between October 1929 and February 1933. Petroleum product prices and farm product prices can explain 89% of changes to the aggregate wholesale price index over the 1930s. Granger causality tests show that petroleum product prices led changes to money supply in the 1930s, by 8 months, while farm product and all-commodities prices Granger caused changes to industrial production. Changes in prices from October 1929 to February 1933 varied substantially between commodities, with prices of coal, metals, and building materials-the essential ingredients for capital formation-all increasing in real terms. Real bituminous coal prices are found to Granger cause changes to money supply, personal income, and industrial production over the 1930s. Overall, the results add further support to the hypothesis that the Great Depression was caused by an energy transition, following discovery of large quantities of petroleum in the US Southwest. Supplementary Information: The online version of this article (doi:10.1111/jiec.13602) contains supplementary material, which is available to authorized users.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».