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Enregistrement W116579419

La convergence internationale et intra-nationale des structures de consommation des ménages

2012· dissertation· fr· W116579419 sur OpenAlexaboutno aff
Julien Boelaert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'objet de cette these est d'etudier l'heterogeneite des comportements de consommation des menages et en particulier les phenomenes de convergence internationale et intra-nationale au cours du temps. La premiere partie expose des methodes de statistique descriptive (existantes ou originales) pour l'etude de la convergence en n dimensions; leur application a des donnees internationales (OCDE) et nationales (Canada) confirme generalement l'hypothese de convergence. Sur donnees internationales nous observons une evolution conjointe des structures budgetaires moyennes par pays et un phenomene de rattrapage des pays en retard vers les Etats-Unis, meme si des specificites nationales persistent. Sur donnees canadiennes nous observons une evolution conjointe des moyennes par classe sociale, une convergence interclasse et une divergence intra-classe, et l'existence de sous-populations definies par un comportement stable au cours du temps. Dans la seconde partie nous etudions certains determinants posibles des phenomenes observes sur donnees canadiennes. Nous lions d'abord ce mouvement a la litterature sociologique des omnivores et analysons les effets de generation. Nous montrons ensuite que les contraintes non monetaires sont de moins en moins differenciees entre classes sociales. Nous introduisons enfin un nouvel outil d'etude de la demande construit a partir d'un reseau de neurones artificiels et analysons ses resultats. Enfin, nous utilisons ce modele dans le cadre d'un modele mixte discret pour tester la stabilite des preferences et rejetons cette hypothese. Une annexe decrit un algorithme original d'optimisation numerique a population, baptise Kudu Herd Optimization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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