Un modèle intersectoriel incluant une fonction d’investissement et des coefficients techniques variables
Notice bibliographique
Résumé
Input-output analysis was always criticized for its inability to simulate all the effects produced by economic development; induced investment and its impact was notably one of the most serious lack usually noted. The model presented here is an attempt to prove that such a problem might well be solved in the future by introducing an investment function in the analysis at reasonable costs. By the same token, it tries to sell the possibility of taking into account the technological changes that occur in various industrial sectors, in allowing technical coefficients to change accordingly. The authors first briefly describe the economic rationale supporting the necessity of introducing such modifications in the static input-output analysis. Then, using the 1966 Quebec Input-Output table as the basic structure of their model, they formulate what could be presented as a fully dynamic (auto-regressive) model that can simulate the main effects that should be evaluated in an impact study: direct and indirect effects, and effects related to induced consumption and investment. Finally, running the model from a fictious variation in final demand and for a ten-year period, they conclude with the following results: 1°) the introduction of the accelerator increases by about 30% (the figure varies from 65% to 15% during the period) the impact that would have been otherwise obtained with the static model; and 2°) the use of actual technical coefficients (the introduction of technological changes) reduces by 20% the impact that would have been estimated without the modification.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».