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Enregistrement W1587583527 · doi:10.7202/803044ar

« Malthus in, Malthus out? »

2009· article· en· W1587583527 sur OpenAlexaffvenue
Pierre‐André Julien, Christopher Freeman

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInvestment (military)PopulationNeglectCapital (architecture)Physical capitalConstant (computer programming)Population growthNeoclassical economicsEconometricsMathematical economicsHuman capitalMarket economyComputer scienceSociologyGeographyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we analyse the world model which represents the most ambitious attempt yet to bring together six great forecasts comprising population, resource depletion, food supply, capital investment, pollution and space. We wish to show on the one hand that the model has serious limitations and, on the other, that many different conclusions can be arrived at with this kind of study. Firstly we attempt to demonstrate that the model structure is too rigid, containing too many constants; secondly we question the value of certain time series data; thirdly the two principal assumptions are discussed: the constant exponential trends of population and capital investment and the too long delays in the feedback processes that control the physical growth of the world system. For example Dennis Meadow et al. believe that all technological innovations will increase crowding and pollution. In concentrating on physical limits, they neglect changes in values which can change many trends or rate of trends. This is why we are saying "Malthus in, Malthus out". The model is the message and a great part of the results depends entirely on the quality of data, the rigidity of the model and on the limits of the assumptions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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