La fiabilité des estimations de l'écart de production au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Dans cette étude, nous mesurons, à l'aide de données canadiennes, l'ampleur des révisions apportées aux estimations en temps réel de l'écart de production obtenues avec diverses techniques d'estimations univariées et multivariées. Nous effectuons aussi une évaluation empirique de l'utilité des estimations faites de l'écart de production pour prévoir l'inflation. Nos résultats montrent que, quelle que soit la technique d'estimation utilisée, l'écart-type des révisions est d'un ordre de grandeur similaire à celui des estimations de l'écart de production. Nous trouvons aussi que les révisions présentent un degré élevé de persistance pour toutes les techniques, à l'exception de la technique de Beveridge-Neldon. Cela signifie que le délai qui s'écoule avant que l'on détermine toute l'ampleur des erreurs d'estimations est assez long. Finalement, nos résultats indiquent que les estimations de l'écart de production ne permettent pas d'améliorer significativement les prévisions d'inflation. À la lumière de ces résultats, nous concluons que la fiabilité des estimations en temps réel de l'écart de production est assez faible.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».