Bibliographic record
Abstract
Ce texte discute des premières contributions de Myrdal à la théorie économique, élaborées alors qu’il était l’un des principaux animateurs de l’école de Stockholm. Il examine les idées développées dans sa thèse de doctorat,Le problème de la formation des prix et le changement économique(1927), dansL’Équilibre monétaire(1932) ainsi que dans ses contributions au débat sur la politique fiscale. Ces premiers travaux sont sans doute les plus originaux de Myrdal et plusieurs de leurs éléments se retrouvent dans les écrits de la deuxième partie de la carrière de l’auteur, lorsqu’il est devenu, selon son propre témoignage, un économiste institutionnaliste. L’article se termine par un examen de quelques aspects des relations entre Keynes et Myrdal. Il est clair que Keynes est loin d’être l’unique acteur dans la construction de nouveaux cadres théoriques associés à ce qu’on appelle la révolution keynésienne. Myrdal est intervenu activement dans cette transformation. À certains égards, il est allé plus loin que Keynes, en direction de développements plus contemporains. Ses apports les plus fondamentaux, l’intégration des anticipations, le développement d’une méthode d’analyse dynamique, l’étude des relations entre l’épargne et l’investissement, constituent le fondement de la théorie de l’école de Stockholm et ont aussi influencé d’autres économistes qui ont jeté les bases de la théorie macroéconomique moderne, notamment John Hicks.
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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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".