From the Stagflation to the Great Inflation: Explaining the US economy of the 1970s
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une histoire de l’évolution des explications de la stagflation états-uniennes des années 1970, de 1975 à 2013. Mariant méthodes qualitatives et quantitatives, 1) j’observe les différents types d’explications coexistant à la même période ; 2) j’identifie quel type d’explications était dominant pour chaque période ; et 3) j’identifie les principales sources d’inspiration pour chaque type d’explication. Dans les années 1970 et 1980, les chocs d’offre et l’inertie de l’inflation sont fondamentaux pour expliquer la stagflation. Mais l’intérêt pour ce sujet disparaît peu à peu après 1985. C’est une nouvelle littérature qui émerge dans les années 1990, sans référence ou presque aux explications des années 1970 et 1980, et se focalisant sur le rôle joué par la politique monétaire durant la période pour expliquer l’augmentation de l’inflation. Les contributions des nouveaux classiques comme Lucas [1976] ou Kydland et Prescott [1977], qui étaient ignorées dans les explications des années 1970 et 1980, deviennent des références majeures pour rendre compte de la stagflation à partir des années 1990.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".