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Enregistrement W4409307117 · doi:10.1146/annurev-polisci-033123-020253

Industrial Policy Revisited

2025· article· en· W4409307117 sur OpenAlexaff
Dan Breznitz, Jane Gingrich

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Political Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEconomicsPolitical economyLaw and economicsSociologyPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decade, there has been a global resurgence in attention to industrial policy (IP), a resurgence that cuts across political ideologies and geographic regions. IPs are inherently political, intimately connected to the roles of the state in the economy and of states within an international economic system. This review demonstrates that while overt IPs have waxed and waned in their political acceptability in the aftermath of World War II, IPs have always remained part of the policy tool kit. In using IP, policymakers have had to navigate three common governance domains: building coalitions to support productive investments, building the state's capacity to collaborate with and discipline the private sector, and creating political incentives for credible commitments to firms. Nonetheless, the political dynamics in each of these domains have shifted over time. Historically, IPs focused on export-based catch-up strategies, requiring the mobilization of coalitions around manufacturing investment and export discipline. Today's IPs often target frontier technologies and aim to address perceived vulnerabilities in global supply chains and new geopolitical competition, demanding greater experimentation with more uncertain economic outcomes and higher risks of failure. We trace the evolution of the literature on IP through four phases: state-led developmental policies, the changing coalitions and institutions in a globally fragmented production system, neoliberalism, and the more recent renewed focus on transformative IP.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0120,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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