Croissance et répartition en présence d’investissements environnementaux non désirés
Bibliographic record
Abstract
Les politiques de développement durable peuvent avoir, entre autres incidences, celle d’imposer aux firmes des investissements qu’elles n’ont pas désirés. On montre que l’effet le plus à craindre de ce type d’investissement « contraint » n’est pas la dégradation de la rentabilité du capital. Sur ce plan, l’effet (positif) de l’investissement non désiré sur la demande effective compense son effet coût (négatif). Le risque est plutôt celui d’un emballement de la croissance, à cause de la tension créée par le capital improductif sur les capacités de production. Ce risque peut être maîtrisé si les firmes profitent des tensions sur les capacités de production pour augmenter leurs marges. Dans ce scénario le plus vraisemblable, une politique environnementale passant par des investissements non désirés stimule légèrement la croissance, pèse davantage sur la consommation des actionnaires que sur celle des salariés (en parts de PIB) et augmente l’emploi.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".