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Enregistrement W1603471786

Mesure du revenu reel dans le Systeme de comptabilite nationale: une application aux economies nord-americaines

2011· article· fr· W1603471786 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan J. MacDonald

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la présente étude, des statistiques sur la production et le revenu provenant du Système de comptabilité nationale sont utilisées pour examiner la performance dans les trois pays de l'Amérique du Nord. Ce faisant, l'étude s'appuie sur des recommandations formulées dans le Système de comptabilité nationale de 1993 (SCN de 1993) pour calculer des statistiques sur le revenu réel agrégé telles que le revenu national brut (RNB) et le revenu national disponible brut (RNDB) plutôt que des statistiques sur le produit intérieur brut (PIB) réel agrégé en vue de démontrer l'utilité d'autres mesures pour analyser la performance économique agrégée et le niveau de vie. Pour passer des estimations du PIB à celles du RNB et du RNDB, des corrections sont apportées aux variations des prix relatifs appelées « gain d'échange » (c.-à-d. l'effet combiné des variations des termes de l'échange et des variations du ratio des prix des biens échangés à ceux des biens non échangés), ainsi qu'aux écritures du compte courant ne faisant pas partie de la balance commerciale. L'étude compare les mesures de production et de revenu réels utilisées pour le Mexique, les États Unis et le Canada. Les différences entre les estimations du PIB et celles du RNDB illustrent la mesure dans laquelle des facteurs n'entrant pas dans la production, tels que les variations des prix relatifs, peuvent avoir une incidence sur la performance économique d'un pays par comparaison à celle d'autres pays ou en ce qui a trait à sa capacité d'acheter les biens et services que consomment ses citoyens. Elles illustrent aussi le bienfait d'utiliser plus d'une mesure pour comparer la performance économique

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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