Notice bibliographique
Résumé
‘H.W. Arndt has been Australia’s leading scholar of Asian economic development for over thirty years’ - Former World Bank President James D Wolfensohn. The year of Heinz Wolfgang Arndt’s birth, 1915, was not a good time for a German boy to be born. His country was soon to be defeated in a great war, his school years were shadowed by the rise of Hitler. Yet when Heinz’s long-buried Jewish background led his academic father to lose his chair in chemistry and flee to Oxford, Heinz followed. As Heinz put it, the calamity of Hitler’s rise to power led him to ‘the incredible good fortune of an Oxford education and a life spent in England and Australia.’ This was a man of inexhaustible energy and optimism, who returned from months behind barbed wire interned in Canada to write a historical classic—The Economic Lessons of the Nineteen-Thirties. He seized the opportunity of an unexpected job offer to set off with his young family for Sydney where he quickly established himself as a leading authority on the Australian banking system, embarked on his fifty year career as a gifted university teacher and enjoyed the first of many vigorous forays as a public intellectual. But it was at ANU that Heinz took the bold step which led him to become the Grand Old Man of Asian Economics. In 1966, just after the Sukarno coup and the year of living dangerously, he determined the time had come to study the Indonesian economy. It took all his charm, persistence and formidable intellect to persuade the Indonesians to open their doors to him. The result was a world-leading centre of Indonesian economics which greatly contributed to the development of modern Indonesia.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,140 | 0,042 |
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 ».