Contraintes de débouchés, capacités de production et chômage dans un modèle macroéconomique avec concurrence imparfaite
Bibliographic record
Abstract
Le but de cet article est de montrer comment l’on peut intégrer dans un même modèle les développements récents sur la formation des prix et des salaires d’une part, et les apports de la théorie du déséquilibre d’autre part. Le modèle proposé est essentiellement un modèle à trois biens (biens produits, travail et monnaie) et deux marchés (biens et travail), auquel on ajoutera l’énergie afin d’illustrer les conséquences d’un choc pétrolier. Les prix sont fixés par des entreprises en concurrence monopolistique, les salaires par le syndicat des travailleurs. On détermine dans ce schéma les valeurs d’équilibre du taux de chômage, du taux d’utilisation des capacités et de la proportion d’entreprises contraintes par les débouchés. On analyse successivement les équilibres à court terme (capacité de production, prix et salaires fixes), moyen terme (capacité de production fixe; prix et salaires endogènes) et long terme (prix, salaires et capacité de production endogènes). On verra en particulier qu’une proportion élevée d’entreprises contraintes par les débouchés ne signifie nullement qu’une politique de relance puisse résorber le chômage.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| 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".