Note de lecture: Power and Progress – Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Power and Progress (PP) de Acemoglu et Johnson (2023), présente une exploration de la relation complexe entre la technologie et le développement des économies. C’est le cinquième ouvrage auquel Acemoglu contribue après “Economic Origins of Dictatorship and Democracy” (Acemoglu & Robinson, 2009), “Introduction to Modern Economic Growth” (Acemoglu, 2009),”Why Nations Fail : The Origins of Power, Prosperity, and Poverty” (Acemoglu & Robinson, 2012) et “The Narrow Corridor : States, Societies, and the Fate of Liberty” (Acemoglu & Robinson, 2019). Si l’angle d’analyse change par rapport à ses ouvrages préalables, puisque cette fois-ci il prend en compte la technologie, ce nouveau volume reste dans la continuité des précédents, livrant avant tout une analyse des institutions et de leurs impacts sur la prospérité des sociétés. L’ouvrage, décliné, en 11 chapitres, propose aux lecteurs un voyage historique à travers la révolution industrielle jusqu’à l’ère numérique actuelle. Les auteurs examinent les impacts des percées technologiques sur les structures sociétales, les marchés du travail et la répartition économique. Au coeur de leurs arguments se trouve l’idée selon laquelle les progrès technologiques ont historiquement profité à certains groupes, souvent aux dépens d’autres, créant ainsi des défis sociétaux et des disparités économiques. [...]
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.
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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it