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Enregistrement W2081180545 · doi:10.1111/1540-5982.00117

Green national income and expenditure

2002· article· en· W2081180545 sur OpenAlexaffvenue
Robert D. Cairns

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic rentWelfare economicsNational accountsEconomicsMeasures of national income and outputStock (firearms)HumanitiesGeographyMicroeconomicsMacroeconomicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distinguishing between national income and expenditure helps to shed light on some issues in green national accounting, including capital gains. Although their total is the same, different types of depreciation should be defined differently in the income and expenditure accounts. For example, there are two ways to define the depletion of non‐renewable resources. If depletion is defined as the resource rent, the unit value of the resource stock exceeds the current rent. If resource rent is viewed in terms of the resource’s contribution to national income, the stock can be valued at the current rent but depletion is less than resource rent. JEL classification: E20, Q30 Revenus et dépenses nationaux verts. Le fait de distinguer le revenu national et la dépense nationale aide àéclairer certains problèmes dans la comptabilité nationale verte, y compris en ce qui a trait aux gains de capitaux. Même si leur total est le même, différents types d’amortissement devraient être utilisés dans les comptes de revenus et de dépenses. Par exemple, il y a deux manières de définir l’épuisement des ressources non‐renouvelables. Si l’épuisement est défini par la rente sur la ressource, alors la valeur unitaire du stock de ressource est plus grande que la rente courante. Si la rente de la ressource est considérée comme la contribution de la ressource au revenu national, le stock peut être évalué au niveau de la rente courante, mais alors l’épuisement est moins que la rente de la ressource.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,003

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,103 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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