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Enregistrement W1559533386 · doi:10.1111/j.1540-5982.2011.01639.x

Volumes of evidence: examining technical change in the last century through a new lens

2011· article· en· W1559533386 sur OpenAlexaffvenue
Michelle Alexopoulos, Jon Cohen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLens (geology)OptometryHistoryOpticsMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract New indicators of technical change based on titles included in the catalogue of the Library of Congress and on Amazon.com's website are presented along with evidence that they do capture technological innovation. The indicators are used to chart the pattern and nature of technical change over the last century. A strong, causal relationship is found to exist between these indicators and changes in TFP and output per capita. Moreover, innovations in some subgroups have had a greater impact on output and productivity than in others and the key players change over time. Information technologies are currently the dominant subgroup. JEL classificatiion: E32, O3, O4, N1 On présente de nouveaux indicateurs de changement technique basés sur les titres inclus dans le catalogue de la Bibliothèque du Congrès et sur le site de Amazon.com, ainsi que des résultats qui indiquent qu'ils saisissent l'innovation technologique. Les indicateurs sont utilisés pour cartographier le pattern et la nature du changement technique au cours du dernier siècle. On trouve qu'il existe une relation causale forte entre ces indicateurs et les changements dans la productivité totale des facteurs et le produit per capita. De plus, des innovations dans certains sous-groupes ont eu un impact plus grand que d'autres sur la production et la productivité, et les joueurs clés ont changé avec le temps. Les technologies de l'information sont pour le moment le sous-groupe dominant.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0940,131
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0240,014
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,541
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,310 · 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'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

Citations29
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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