Supplementary Appendix to \Sequential Estimation of Structural Models with a Fixed Point Constraint"
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This supplementary appendix contains the following details omitted from the main paper due to space constraints: (A) numerical implementation of the sequential algorithm based on the RPM, (B) the sequential GMM estimator, (C) the convergence properties of the NPL algorithm for models with unobserved heterogeneity, (D) relative efficiency of the NPL, q-NPL, and MLE, and (E) the equivalence of the NPL estimator using Λ(P, θ) and the NPL estimator using Ψ(P, θ). A Numerical Implementation of the Sequential Algorithm based on the RPM in Section 4.2 Implementing the sequential algorithm based on the RPM in Section 4.2 requires evaluating (I − Π ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1)∇P ′Ψ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1)Π ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1)) −1 as well as computing an orthonormal basis Z ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1) from the eigenvectors of ∇P ′Ψ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1) for j = 1,..., k. This is potentially costly when the analytical expression of ∇P ′Ψ(θ, P) is not available. In this section, we discuss how to reduce the computational cost of implementing the RPM algorithm by updating (I − Π ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1)∇P ′Ψ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1)Π ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1)) −1 and Z ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1) without explicitly computing ∇P ′Ψ(θ, P) in each iteration. Denote ˜ Πj−1 = Π ( ˜ θj−1, ˜ Pj−1),
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle