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Enregistrement W2110558733 · doi:10.7202/016692ar

Une méta-analyse de l’évaluation économique des dommages sanitaires attribués à la pollution atmosphérique

2007· article· fr· W2110558733 sur OpenAlexvenueno aff
Pascal Gastineau, Dorothée Manière, Gilles Rotillon

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La monétarisation des externalités environnementales s’est considérablement développée ces dernières années. Dans le domaine de l’évaluation des dommages sanitaires attribués à la pollution atmosphérique, diverses méthodes ont été employées. À partir de l’ensemble des résultats, il est intéressant d’essayer d’établir une relation entre valeur obtenue et méthode utilisée. La méta-analyse s’est d’abord développée dans les sciences médicales et commence à connaître des applications en économie. Il s’agit d’une méthode utilisée pour résumer, évaluer et analyser les résultats de la littérature empirique existante qui peut se révéler un bon complément d’une revue de littérature traditionnelle. L’objectif de cet article est d’appliquer cette méthode à l’évaluation des dommages environnementaux et sanitaires attribués à la pollution atmosphérique afin de mieux comprendre l’influence des contraintes d’application et des caractéristiques d’évaluation sur les estimations obtenues.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,026
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,117 · 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'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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