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Record W2148796335 · doi:10.7202/010754ar

La théorie autrichienne des cycles : une théorie de la récurrence des erreurs collectives d’anticipation

2005· article· fr· W2148796335 on OpenAlexvenueno aff
François Facchini

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEconomic Theory and Institutions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente les développements récents de la théorie autrichienne des cycles. Il se concentre sur les apports théoriques et soutient que désormais la théorie autrichienne des cycles est une théorie plurielle de la récurrence des erreurs collectives d’anticipation. Les économistes autrichiens s’accordent pour penser que la nationalisation de la monnaie est à l’origine de l’excès d’offre de monnaie. Cet excès crée une distorsion de la structure des taux d’intérêt des prêts et induit la phase de récession du cycle. Ils s’entendent aussi sur les raisons de la récurrence des erreurs d’anticipation et sur leur uniformité. La théorie des droits de propriété explique la récurrence des erreurs d’anticipation par la socialisation des risques. La théorie des anticipations explique les erreurs collectives par la centralisation des anticipations autour des décisions de la banque centrale. Elle rend ainsi compte de l’instabilité des systèmes économiques. Les économistes autrichiens sont divisés, en revanche, sur les raisons de cet excès d’offre de monnaie. Il y a ceux qui soutiennent que cet excès d’offre se mesure par rapport à l’épargne monétaire et s’explique par la pratique des réserves fractionnaires (école de la libre circulation). Il y a ceux, au contraire, qui estiment que cet excès doit être mesuré par rapport à la demande de monnaie et expliqué par l’absence de concurrence entre les monnaies (école de la banque libre).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.160
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2005
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