Notice bibliographique
Résumé
Steven Pinker (2018, page 40) reports that “… large majorities in eleven developed countries said ‘the world is getting worse’ and in most of the last forty years a solid majority of Americans have said the country is ‘heading in the wrong direction.’” Recent polls conducted by the Pew Research Center show that Americans are pessimistic about the future (Gramlich, 2019) and that around the world many people are dissatisfied with the way democracy works in their countries (Wike et al., 2019). According to Twenge (2019), the level of happiness in the United States has been trending down for the past twenty years. Is all this gloom really justified? It is true that humanity faces grave challenges such as climate change and rising economic inequality and that basic human rights are violated every day in countries around the world. But if one steps back and takes a somewhat longer view of history, a case can be made that we’ve never had it so good. The data in Table 1 show that life expectancy at birth has more than doubled in many countries from between 25 and 40 years in 1800 to between 70 and 84 years in 2016. Increases in real (inflation-adjusted) per capita annual income have been even more dramatic rising from around $2,000 per person per year in 1820 in the United States and United Kingdom to $53,015 and $39,162 respectively in 2016. In Norway, real per capita income increased from $1,330 in 1820 to $76,397 in 2016 and real per capita income in South Korea is 75 times greater today than it was in 1820, 42 times greater than in 1920.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».