Bibliographic record
Abstract
Le concept d’équilibre permet d’identifier le domaine de théorie économique dans la recherche actuelle en économie. Cette place prépondérante a plusieurs origines historiques. Avant même que la notion d’équilibre fasse son apparition, les arguments d’équilibre se retrouvaient dans les écrits du XVIIe siècle sur le commerce. C’est à la fin du XVIIIe siècle qu’il entre dans le vocabulaire des économistes politiques. C’était un concept analogique et surtout normatif se rapportant à l’ordre naturel de l’économie. À la fin du XIXe siècle, il s’enrichit d’une signification analytique, principalement grâce à la différenciation entre équilibre statique et dynamique. Entre les années 1940 et 1960, le concept évolue en notion métathéorique, devenant la pierre angulaire de l’analyse axiomatique de l’équilibre général; cette dernière deviendra le fondement de la modélisation mathématique actuelle. On retrouve également le concept dans la théorie des jeux, où il est le principal outil d’analyse sans être restreint à l’étude des marchés concurrentiels; il permet la formalisation d’environnements institutionnels et d’interactions stratégiques au niveau d’un individu ou d’un groupe. Dans presque tout modèle macroéconomique, la théorie de l’équilibre général reste le point de référence principal.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".