Notice bibliographique
Résumé
Using annual data from 1961 to 2005 growth rate of gross domestic product at the constant prices of year 2000 is taken in the dependent variable and growth rates of employment level, gross fixed capital formation and lag\ndependent variable are all the explanatory variables, we obtained total factor productivity by using Cobb Douglas Model. The corresponding time period’s data of three happiness indices – life satisfaction, ecological\nfootprint and life expectancy is taken to determine the effect of happiness indices on total factor productivity. Negative impact of ecological footprint index on TFP is found in Canada, Japan, Norway, Spain, and UK, but is\nfound significant in the cases of Canada, Norway, Spain and UK. Life expectancy is found to be significantly explaining TFP in Netherlands, Norway, Spain, UK and USA. As far as the subjective index of happiness – Life Satisfaction – is concerned the slope coefficient is insignificant in all the\ncases except the USA. Estimates from pooled regression show that growth rates of ecological footprint index and life expectancy both are significantly explaining TFP, but life satisfaction index is found to be insignificant. Endorsing Loria’s viewpoint there is not only a need to check national\nincome accounts but there is also a need to develop happier societies. Enhancing happiness – the intangible capital – could be helpful in explaining total factor productivity in the neoclassical growth model.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».