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Enregistrement W2278800063

Measuring Polarization and Convergence as Transitional Processes in the Absence of a Cardinal Ordering

2015· preprint· en· W2278800063 sur OpenAlexaboutno aff
Gordon Anderson

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxiomPolarization (electrochemistry)Mathematical economicsMathematicsStatistical physicsConvergence (economics)EconometricsPhysicsGeometryEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conceptually Polarization and Convergence, objects of study in a variety of fields, are dynamic processes relating to specific types of transition between departure and arrival state distributions. Indeed the axiomatic development of polarization indices has been couched in terms of the impact on the shape of a consequent "final" distribution of cardinally measurable changes in locations and spreads of components of an initial distribution. The resultant indices end up as "distance weighted" summary statistics of the anatomy of the "final" distribution. However Polarization and Convergence concepts often pertain to situations where measurement is not cardinal. For example in many applications in the social sciences the departure and arrival states, which may be quite different in nature, frequently have just an ordinal ranking (e.g. social class departure state – economic or educational outcome arrival state). Such states are defined over one or more groups of agents and the dynamic processes are usually concerned with realignments of said agents within and between groupings. Here it is argued that in such situations polarization/convergence issues are more conveniently analyzed in the context of the anatomy of transitions between states which do not of necessity depend upon a between or within group cardinal ordering. Accordingly indices are proposed which are based upon the structure of an underlying transition process rather than the structure of the final state distribution. The measures do not depend upon the existence of a cardinal ordering but can be augmented to incorporate cardinality if such a metric is available. They do not depend upon the "square-ness" of the transition matrix, that is to say they can deal with disappearing and emerging groups. 3 examples from Canadian Generational Education Data, the world size distribution of Gross National Product per capita and Chinese Class Structures illustrate their use.

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)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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