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Enregistrement W1524323645

Une application expérimentale de la méthode de minimisation de l'entropie croisée: l'estimation des flux d'échanges interrégionaux au Québec

2005· article· fr· W1524323645 sur OpenAlexaboutno aff
Jean Dubé, André Lemelin

Notice bibliographique

RevueCahiers de recherche · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Ecological Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEntropy (arrow of time)Welfare economicsMathematicsHumanitiesEconometricsEconomicsPhysicsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente une application expérimentale de la méthode d'estimation des flux d'échanges entre des régions par la minimisation de l'entropie croisée (mesure de Kullback-Leibler). Les flux interrégionaux ont été estimés pour 31 catégories de biens et services, entre trois régions du Québec en 1992: les régions métropolitaines de Montréal et de Québec et le Reste-du-Québec. La méthode, d'inspiration bayesienne, a permis de dégager des flux interrégionaux respectant les totaux marginaux provenant de matrices de comptabilité sociale régionales préexistantes, à partir de données sur les flux de transport jouant le rôle de distribution a priori./In this paper, we report on an experimental application of Kullback-Leibler cross-entropy minimization to estimate trade flows between regions. Interregional trade flows were estimated for 31 categories of goods and services, between three regions of the Province of Québec in 1992: the Montréal and Québec metropolitan areas, and the Rest-of-Québec. With this bayesian-style method, we were able to obtain interregional flows that respect the marginal totals taken from pre-existing regional social accounting matrices, using transportation flow data as a priori distributions.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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