Ajustement macroéconomique aux technologies multi-usages
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine les effets macroéconomiques résultant de l’introduction de ce que Bresnahan et Trajtenberg appellent une « technologie multi-usages » (TMU) comme, par exemple, la technologie informatique. L’analyse est basée sur le principe qu’une nouvelle TMU accélère le rythme de changement technologique en créant une vague d’innovations secondaires destinées à améliorer et à atteindre le potentiel de la TMU d’origine. Cet article étudie les voies à travers lesquelles une hausse du rythme de changement technologique pourrait réduire le niveau d’activité économique mesuré avant de conduire l’économie à un niveau de croissance supérieur. Deux voies sont l’obsolescence du capital et l’absence de mesure de l’investissement de la connaissance dans les comptes nationaux. Un modèle de croissance endogène simple qui a été construit et adapté à l’économie américaine prévoit que l’obsolescence du capital est la plus significative des deux voies, et que, dans ce cas, la production sera pendant près de trois décennies inférieure à ce qu’elle aurait été sans l’introduction de la nouvelle TMU.
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 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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".