Bibliographic record
Abstract
"El principal propósito de este documento es presentar los modelos poskey-nesianos del empleo de mano de obra, con su énfasis en la demanda efectiva. Para resaltar las características de los modelos poskeynesianos, los modelos de empleo neoclásicos son brevemente reseñados, ordenados desde el modelo neoclásico hasta los varios nuevos modelos keynesianos, con el propósito de explicar el desempleo involuntario. Ello muestra que todos estos modelos neoclásicos están fundamentados en la propuesta del lado de la oferta, y que el desempleo existe porque los salarios reales son, en última instancia, muy altos. La segunda parte del documento presenta varios modelos poskeynesianos. Todos los modelos poskeynesianos toman en cuenta la demanda efectiva, pero algunos tienen características híbridas aún consideran una función producción neoclásica, como en el modelo keynesiano mientras que otros son más radicales, dejando de lado la hipótesis de los rendimientos decrecientes. Las características por el lado de la oferta, tales como la hipótesis del salario de eficiencia, son consideradas en tales modelos de liderazgo de la demanda. Está demostrado que en los equilibrios múltiples puede ocurrir: un equilibrio estable con salario bajo y bajo empleo versus un equilibrio inestable con salario alto y alto empleo. Como resultado, uno debe concluir que las fuerzas del mercado no pueden ser dejadas a sí mismas, porque pueden llevar a un equilibrio equivocado."
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.003 |
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".