Bibliographic record
Abstract
La théorie des cycles de Friedrich Hayek, inspirée entre autres par les analyses de Böhm-Bawerk et de Wicksell, se présentait au début des années trente comme la principale concurrente de l’approche de Keynes. Tombée dans l’oubli après la publication de laThéorie générale, elle connaît un regain de popularité depuis une trentaine d’années, alors que des auteurs comme Lucas, par exemple, disent renouer avec le programme de recherche de Hayek. Ce texte propose une étude génétique de la théorie des fluctuations cycliques de Hayek, en s’appuyant sur l’ensemble de ses publications, dont plusieurs sont peu connues. On distingue trois étapes dans cette évolution de la pensée d’un des principaux théoriciens du libéralisme contemporain : l’élaboration, qui se nourrit entre autres d’une réflexion sur la sortie de la crise de 1920 aux États-Unis; la consolidation, qui accompagne le déclenchement de la grande dépression; la révision, en réaction tant aux critiques qu’aux événements qui ponctuent la lente et pénible sortie de la crise des années trente. À travers son évolution et ses transformations, cette théorie s’appuie sur un noyau permanent, fondé sur la vision de l’épargne élaborée par Turgot, Smith et Say. Elle découle aussi, comme c’est le cas de tous les grands économistes, de convictions éthiques et politiques très tôt acquises par Hayek.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".