The trap of narratives: The impact of scientific hypotheses on the effectiveness of economic policy
Notice bibliographique
Résumé
The article presents some of the author’s reflections on the role played by economic narratives in the formation of economic policy in Russia in the first quarter of the 21st century. In the author’s opinion, by now Russian economic policy has found itself in the “trap of narratives” that have dominated the intellectual economic environment for at least 20 years. The author notes a shift in the semantics of scientific research, which is expressed in the gradual decline in the popularity of economic growth and increased attention to monetary factors of development, inflation and financial stability. At the same time, the article shows that the Bank of Russia assumed the role of the main macroeconomic ideologist and regulator, and the key rate became the most important instrument of its monetary policy. The author defines the focus of the regulator’s efforts on monetary instruments of economic policy and, above all, the interest rate as a “narrative trap”. The author presents his view on how and why this economy found itself in this trap, hoping that his conclusions will help in the search for new approaches to the management of complex economic processes in a difficult period of global economic transformation.
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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 | 0,108 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,086 |
| Communication savante | 0,026 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| 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 ».