Nous utilisons un cadre de données de panel pour examiner les effets de la censure de pression sur la production culturelle de l'Angleterre moderne au début. Cela nécessite des informations qualitatives distillées sur les données quantitatives distillées. Nous intégrons les enregistrements historiques qui sont impliqués dans un grand modèle vocal (LLM) en fait des sources secondaires et générons un indice annuel de la censure imprimée. Si nous appliquons un algorithme pour l'apprentissage automatique (ML) à un corpus principal, nous construisons des mesures au niveau du document de force innovante (qualité) et de volume (quantité) de production culturelle. Nous utilisons des estimations de modèle de thème existantes pour partager chaque document sous différents sujets culturels affectés par la censure et cinq sujets non affectés. En conséquence, nous avons mis en place un panel annuel au niveau du sujet pour 1525-1700. Nous utilisons des projections locales pour estimer les effets dynamiques de la censure. Paradoxalement, la censure augmente le niveau de force innovante dans les sujets dépendants de la censure par rapport aux sujets non affectés. La censure a un effet temporaire sur la quantité de production culturelle, la production se remettant dans une décennie. Nos résultats sont robustes pour l'utilisation d'une approche variable instrumentale qui traite de l'endogénicité de la censure. Nos résultats sont inchangés lorsque trois LLM alternatives sont utilisées pour produire l'indice de censur. Avec les LLM et ML pour mesurer les phénomènes difficiles à quantifier tels que la censure et la production culturelle, nous donnons de nouvelles informations sur les moteurs de l'évolution culturelle.
Voici le journal complet de Peter Murrell et Peter Grajzl. À propos de l'excellent Kevin Lewis.
Les données postales sur les effets de la censure dans la réduction précoce de l'Angleterre sont apparues pour la première fois dans The Edge Revolution.
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