Notice bibliographique
Résumé
Real business cycle (RBC) is an important concept fortheoretical economic research. And it works well in U.Ssituation. In this paper, we use data from China in theclassic RBC model. Firstly we restate this model in detail.Then we apply this model by using data from China, andset specific parameters appropriate for China. From theresult, we find investment more volatile in China than inthe U.S, and investment is more relative to GDP growth,which is consistent with the fact we know about economicgrowth in China. Key words: Real Business Cycle; China’s Economy;GDP; HP Filter Resume Le cycle du Business reel (RBC) est un concept importantpour les theories de la recherche economique. Et ilfonctionne bien en situation U.S. Dans ce papier, nousutilisons les donnees en provenance de Chine dans lemodele classique de RBC. Tout d’abord nous rappeler cemodele en detail. Ensuite, nous appliquons ce modele enutilisant des donnees en provenance de Chine, et definirles parametres specifiques appropriees pour la Chine.D’apres le resultat, nous trouvons l’investissement plusvolatile en Chine qu’aux Etats-Unis, et de l’investissementest plus par rapport a la croissance du PIB, ce qui estcoherent avec le fait que nous savons sur la croissanceeconomique en Chine. Mots-cles: Cycle du Business reel; Economie de laChine; le PIB; HP Filter
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».