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Enregistrement W127184420 · doi:10.1017/cbo9780511790751.001

Introduction

2008· book-chapter· en· W127184420 sur OpenAlexaff
Alain Noël, Jean‐Philippe Thérien

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ravi Kanbur is one of the world's top specialists in development economics. Born in India and trained in England, at Cambridge and Oxford, he has taught at a number of universities in the United Kingdom and the United States, and has held various high-ranking positions with the World Bank. In 1998, he was asked to lead the team that would prepare the 2000/2001 issue of the World Development Report , the Bank's flagship annual publication, which would focus on “Attacking Poverty.” In June 2000, before the release of the report, Kanbur resigned over disagreements on the final version. At the time, some said that the divergences were minor. The head of the World Bank, James Wolfensohn, even argued that it was merely a dispute over the order of the chapters! Others suggested that much more was at stake and that the United States Treasury Secretary, Lawrence H. Summers, was himself involved in re-writing parts of the report. Whatever the case, the matter certainly appeared important to Kanbur. At a conference he addressed later the same year, he raised the question indirectly through a discussion of the fundamental disagreements that underlie global debates on poverty and development. Inside as well as outside international organizations, Kanbur explained, there are two broad, contending views on how best to attack poverty. The first view rallies most of the economists working in finance ministries, in international financial institutions, and in universities, and the second is primarily defended by those, not usually economists, who are associated with social ministries, aid agencies, and non-governmental organizations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4760,317

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,190 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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