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Enregistrement W1841161136 · doi:10.1787/5js4t78q9lq7-en

How Should One Measure Economic Insecurity?

2015· report· en· W1841161136 sur OpenAlexaff
Lars Osberg

Notice bibliographique

RevueOECD statistics working papers · 2015
Typereport
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeclarationUnemploymentMeasure (data warehouse)HazardMoral hazardEconomicsPolitical scienceActuarial sciencePublic economicsEconomic growthComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People feel economically insecure when they perceive a significant hazard or danger looming in the future, which they are unable to insure against, avoid or ignore. While all OECD countries devote significant resources to mitigate economic insecurity, no consensus exists on the best way to measure it. The paper reviews the pros and cons of the main approaches proposed by the literature and identifies a number of criteria than an ideal measure of economic insecurity should satisfy. It advocates the construction of household level sub-indices for the hazards identified in the UN Universal Declaration of Human Rights (i.e. unemployment, illness, widowhood, disability and old age) and their aggregation to an over-all summary measure of economic insecurity, discussing what could be done with existing data and what additional information should be collected.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,013
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,143 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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