Effets des erreurs dans les coefficients structuraux d’un modèle intersectoriel « rectangulaire ». Une approche de type Monte-Carlo
Notice bibliographique
Résumé
The most simple rectangular input-output models use two rectangular matrices: R a market coefficient matrix, A* a production coefficient matrix. A given exogenous demand Xo determines the sectorial activity levels X* = [I — RA*]-1Xo. We assume that A* is random with expectation A. We study the distribution of the "error" X* — X with X = [I — RA]-1Xo. (1) For the statistically independent elements of A*, we analytically prove that X < EX*. (2) In the more realistic case of statistically dependent elements of A*. (a) One submatrix of A* with T non zero elements is chosen. The probabilistic model which generates the T coefficients is as follows: a* = (1 — μ)a + μ(S/n) b* où a* is the vector of the T random elements, a is the expectation of a* whose components are observed values of a real input-output model, S is the sum of components of a, μ is a parameter between zero and one, b* is a multinomial random vector with T components and parameters n, number of drawings during an experiment, and a/S, the corresponding probabilities. We control the variability of a* through μ and n. For a given experiment, we get a realisation of A* and we compute X*. K independent experiments allow us to estimate the expectation and the variance-covariance matrix of X*, simultaneous confidence intervals for the expectation of the components of X*, and also a few global measures of errors on X*. The Canadian model for 1961 (16 productive sectors, 40 commodities), is tested with that model. The main result is: the relative errors, measured according to the variation coefficients, are greatly reduced when we pass from the "errors" on a* to the corresponding "errors" on X*. (b) The same random model is also simultaneously applied to 2 or 3 sub-matrices of A*.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».