Caught Stealing: Debunking the Economic Case for D.C. Baseball
Notice bibliographique
Résumé
District of Columbia mayor Anthony Williams has convinced Major League Baseball to move the Montreal Expos to D.C. in exchange for the city's building a new ballpark. Williams has claimed that the new stadium will create thousands of jobs and spur economic development in a depressed area of the city. Williams also claims that this can be accomplished without tax dollars from D.C. residents. Yet the proposed plan to pay for the stadium relies on some kind of tax increase that will likely be felt by D.C. residents. Our conclusion, and that of nearly all academic economists studying this issue, is that professional sports generally have little, if any, positive effect on a city's economy. The net economic impact of professional sports in Washington, D.C., and the 36 other cities that hosted professional sports teams over nearly 30 years, was a reduction in real per capita income over the entire metropolitan area. A baseball team in D.C. might produce intangible benefits. Rooting for the team might provide satisfaction to many local baseball fans. That is hardly a reason for the city government to subsidize the team. D.C. policymakers should not be mesmerized by faulty impact studies that claim that a baseball team and a new stadium can be an engine of economic growth.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».