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Enregistrement W2071203488 · doi:10.1111/j.1744-7976.2004.tb00374.x

Measuring Real Capital Input in OECD Agriculture

2004· article· en· W2071203488 sur OpenAlexvenueno aff
V. Eldon Ball, Carlos San Juan Mesonada

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsFixed capitalCost of capitalCapital deepeningCapital intensityCapital (architecture)Capital formationFinancial capitalGeographyMicroeconomicsIncentiveProfit (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a farm sector comparison of levels of capital input for 17 OECD countries. The estimates of capital input are derived by representing capital stock as a weighted sum of past investments. The weights correspond to the relative efficiencies of capital goods of different ages, so that the weighted components of capital stock have the same efficiency. We convert estimates of capital stock into estimates of capital services by means of capital rental prices. Comparisons of levels of capital input among countries require data on relative prices of capital input. We obtain relative price levels for capital input among countries via relative investment goods prices, taking into account the flow of capital input per unit of capital stock in each country. Cet article se propose de comparer le niveau du capital dans Vagriculture de 17pays de l'OCDE. Les estimations du niveau de capital sont déduites en calculant un stock de capital comme une somme pondérée des investissements passés. Les poids utilisés correspondent a Vefficacite relative des biens capitaux à différents âges, de telle sorte que les différentes composantes du stock du capital ait la même efficacité. Le stock de capital est déduit une estimation des services de capital en utilisant un taux de rentabilité. Cette comparaison des niveaux de capital entre pays nécessite des données sur les prix relatifs du capital. Ces prix dépendent des prix relatifs des biens capitaux mais aussi des flux de service générés dans chaque pays par une unité de capital.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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