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Enregistrement W2121658686 · doi:10.1111/j.0008-4085.2005.00313.x

A computer software price index using scanner data

2005· article· en· W2121658686 sur OpenAlexaffvenueabout
Marc Prud’homme, Dimitri Sanga, Kam Yu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensLakehead UniversityTransport CanadaStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScannerSoftwareIndex (typography)Price indexQuality (philosophy)Computer scienceEconometricsHedonic indexUnit (ring theory)StatisticsEconomicsMathematicsOperating systemArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In the last 20 years, the expenditure share of prepackaged software in the national output has grown. The large number of characteristics in computer software make hedonic regression techniques impractical for purposes of controlling for quality changes. In this study, matched model price indices are constructed using monthly scanner data on prices and unit values for various prepackaged computer software titles and categories sold in Canada from January 1996 to June 2000. Quality differences are controlled for by applying the maximum overlap method. Results show that prices declined during the period studied at an average annual rate of 5.9%. JEL classification: C43, L86

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,045 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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