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Enregistrement W1491308588 · doi:10.34989/swp-2005-37

Quantity, Quality, and Relevance: Central Bank Research, 1990–2003

2021· preprint· en· W1491308588 sur OpenAlexaff
Pierre St‐Amant, Greg Tkacz, Annie Guérard-Langlois, Louis Morel

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentral bankProductivityRelevance (law)Quality (philosophy)Measure (data warehouse)BusinessEconomicsPolitical scienceMonetary economicsMonetary policyMacroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors document the research output of 34 central banks from 1990 to 2003, and use proxies of research inputs to measure the research productivity of central banks over this period. Results are obtained with and without controlling for quality and for policy relevance. The authors find that, overall, central banks have been hiring more researchers and publishing more research since 1990, with the United States accounting for more than half of all published central bank research output, although the European Central Bank is rapidly establishing itself as an important research centre. When controlling for research quality and relevance, the authors generally find that there is no clear relationship between the size of an institution and its productivity. They also find preliminary evidence of positive correlations between the policy relevance and the scientific quality of central bank research. There is only very weak evidence of a positive correlation between the quantity of external partnerships and the productivity of researchers in central banks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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