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Enregistrement W2276959135

Studiul economiei, sinteza unei aventuri

2015· preprint· it· W2276959135 sur OpenAlexaboutno aff
Tiberiu Schatteles

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Langueit
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Development and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObject (grammar)RomanianPresentation (obstetrics)Economic scienceGame theorySociologyEpistemologySocial scienceComputer scienceEconomicsMathematical economicsPhilosophyArtificial intelligenceMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This presentation was occasioned by the author's distinction with a Diploma Honoris Causa, for his past work, by the Romanian Academy. It outlines a synthesis of his epistemological approach to economics as a science, most particularly the differences between this science and the sciences of nature. The following differences are discussed in detail: [1] The object of physics, chemistry, biology etc. is essentially the same while the science advances. Instead the object of economics changes while the science tries to keep up with it. [2] The relationship between the science and its object; the agents of the economy may take cognizance and adapt their behaviour according to what science says, while atoms, molecules, cells, stars etc. are "indifferent". [3] The sciences of nature are the basis for the creation of a world parallel to that of nature, i.e. the "world" of the laboratory and technology. Economics always applies to the same world which it studies. [4] The economist is himself one of the many agents of the economy so that his experience can be a source of knowledge. Many comparative examples are given, including some concerning the author's past research jobs in Romania, and more recently in Canada. The theory of games is quoted as illustrating the relationship between the economist and the agents of the economy. It is a version of game theory first discussed by this author and outlined in several of his mentioned works.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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