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Enregistrement W2165252319 · doi:10.6000/1929-7092.2013.02.25

Causality in Economics: A Menu of Approaches

2013· article· en· W2165252319 sur OpenAlexvenueno aff
Eduardo Pol

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCausality (physics)CausationIdentification (biology)Positive economicsAssociation (psychology)EconomicsNarrativeSet (abstract data type)Causal reasoningEpistemologyPsychologyComputer scienceCognitionPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Causality is a notion that occurs often in economics. In using the words ‘cause' and ‘effect,' economists seek to distinguish causation from association, recognizing that causes are responsible for producing effects, whereas non-causal associations are not. The identification of causes is accorded a high priority because it is viewed as the basis for understanding economic phenomena and developing policy implications. In this survey we look at different approaches to causality in economics and set out the general principles of each approach, so as to assist in the communication and teaching role. Specifically, we confine attention to five approaches to causality in economics (narrative, comparative statics, theoretical, structural, and experimentalist) and elucidate their distinctive characteristics without entering into philosophical discussions. In particular, we pay close attention to the debate between the structuralist and experimentalist schools because this controversy has been extremely useful to clarify a number of fundamental points concerning causality in economics

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0040,018
Communication savante0,0110,016
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,139 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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