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Record W7023859182

Prosperita' senza crescita? Scenari per un'economia sostenibile

2010· article· it· W7023859182 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2010
Typearticle
Languageit
FieldEnvironmental Science
TopicSustainable Development and Environmental Policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un numero crescente di contributi dimostra l'esistenza di un livello stazionario soggettivo di benessere nei paesi sviluppati. Queste considerazioni aprono alla possibilità di ridurre i consumi senza minare i livelli di benessere (Jackson, 2008). La crisi ambientale, economica e sociale che stiamo affrontando ha spinto gli studiosi a sviluppare teorie economiche che siano compatibili con queste tre dimensioni. In quest'ottica approfondiremo il tema della “decrescita” economica, termine che è entrato a pieno titolo nel dibattito economico e nelle riviste scientifiche. Victor e Rosenbluth (2007) hanno sviluppato un modello di simulazione dinamica che permette di investigare sui possibili impatti che uno scenario di crescita zero o bassa crescita può avere sulle variabili macroeconomiche e ambientali (reddito, povertà, disoccupazione, spesa pubblica, e delle emissioni dei gas a effetto serra). I loro risultati sono piuttosto significativi: senza fare affidamento sulla crescita economica in Canada, caso preso in considerazione in questo studio, si potrebbe mantenere un livello relativamente basso di disoccupazione e indurre una riduzione dell'indice di povertà umana, insieme ad una significativa riduzione delle emissioni dei gas serra. Come sottolineato dagli autori nella conclusione il loro contributo è in primo luogo un punto di partenza per una discussione. Perseguiamo questa ricerca adattando il modello al caso italiano con l'obiettivo di verificarne la robustezza e indagare sugli impatti che i differenti scenari possono avere sulle principali variabili macroeconomiche in un altro paese sviluppato.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.589
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.003
GPT teacher head0.178
Teacher spread0.175 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
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