Bibliographic record
Abstract
Depuis la parution, en 1950, du célèbre article d'Armen Alchian, il est devenu assez fréquent d'invoquer la sélection naturelle pour appuyer certaines conclusions de l'économie néoclassique. Toute sélection n'étant toutefois pas de type « darwinien », il importe de bien distinguer les arguments qui invoquent la sélection naturelle au sens strict et les arguments crypto-téléologiques qui s'apparenteraientplutôt à un évolutionnisme de type lamarckien. A l'aide de quelques exemples fictifs, dont deux sont empruntés à un essai méthodologique de Milton Friedman de 1953, il est soutenu que les économistes doivent choisir entre des explications prétendument fondées sur la sélection naturelle et des explications fondées sur le principe de rationalité. Plus généralement, il est montré en conclusion, à l'aide de deux exemples supplémentaires, que les explications reposant sur des mécanismes impersonnels et celles reposant sur des activités intentionnelles ne peuvent être invoquées concurremment.
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".