Notice bibliographique
Résumé
Through their goals, the macroeconomic policies aim to the near or farther future, this being the reason for which evolutions have to be anticipated. Deliberately or not, the decision-makers continuously operate with mental schemes of prospective nature. Many times, these procedures are purely empirical. But, no matter how much 'trained', the intuition has its own limits that can be overcome only through rigorous modelling techniques. Modern economy management placed itself unequivocally on the second path. This impulse, together with the progress in macroeconomics and computational techniques formed the background for the spectacular development of macroeconomic modelling in the second half of the 20th century. There are many data banks for macromodels. One of the most comprehensive seems to be the one built and continuously updated by the Hamburg Institute of Statistics and Quantitative Economics. In mid 2001 there were around 4500 such models (see Appendix 1), an amount - we must admit, impressive - that indicates the very high interest in the entire world in this instrument of analysis and forecasting. The first place was held by United States, with 495 models, but also other developed countries were recorded with important figures: Germany (Federal and former Democratic together) - 343, United Kingdom - 213, Japan - 207, France - 152, Italy - 130, Canada - 126, the Netherlands - 122, etc. In other regions, including the Central and East European countries, modelling also expanded significantly. In fact, since 1967 - under the aegis of the United Nations Organization - the LINK Program is carried out, which promotes this technique at world level, with the participation of well-known specialists. The current paper aims to examine the following issues: A. What is an economic model? B Economic models typology, C. The sequences of the numerical modelling process.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,024 |
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 ».