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Enregistrement W4417239877 · doi:10.1080/09538259.2025.2593456

The Perverse Evolution of Money: Shadow Banking, Wealth Accumulation and the Real Economy

2025· article· en· W4417239877 sur OpenAlexaff
Hassan Bougrine

Notice bibliographique

RevueReview of Political Economy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShadow (psychology)Real economyReal interest rateReal wagesProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Money has always had a public character in the sense that it is meant to serve the needs of the community, ranging from the acquisition of necessities to the accumulation of wealth. Access to goods, services, and assets requires money as a publicly recognized means of payment, carrying value and guaranteeing purchasing power. A central question in monetary economics is why there is not enough money to satisfy all societal needs. This paper examines the structural reasons limiting the supply and availability of money, arguing that money creation depends on the organizing principles of the socio-economic system. Historically, whether communal or state-sanctioned, money originates as debt, requiring collective or state validation to acquire value. This validation inherently depends on collateral, material or otherwise — thus embedding scarcity into the monetary system right from the start. Today, as Keynes (1936) observed, this scarcity benefits the capitalists and ‘functionless investors,' who prefer maintaining the economy below full employment. This dynamic is exacerbated in the era of shadow banking. The paper attempts to set the stage for proposals that could answer Keynes's (1936, p. 376) call for ‘an increase in the volume of capital [money] until it ceases to be scarce’.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,256 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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