Notice bibliographique
Résumé
The Framework Economic theory rarely dictates a specific functional form. Instead, it typically specifies a collection of potentially related variables and general functional properties of the relationship. For example, economic theory may imply that the impact of a given variable is positive or negative (monotonicity), that doubling of prices and incomes should not alter consumption patterns (homogeneity of degree zero), that a proportionate increase in all inputs will increase output by the same proportion (constant returns to scale or, equivalently, homogeneity of degree one), that the effect of one variable does not depend on the level of another (additive separability), that the relationship possesses certain curvature properties such as concavity or convexity, or that observed consumption patterns result from optimization of utility subject to a budget constraint (the maximization hypothesis). Empirical investigation is then required to assess whether one or another variable is significant or whether a particular property holds. In parametric regression modeling, a functional form is selected and properties are tested by imposing restrictions on the parameters. However, rejection of a hypothesis may be a consequence of the specific functional form that has been selected (but not implied by economic theory). Thus, although the translog production function is richer and more flexible than the Cobb–Douglas, it may not capture all the interesting features of the production process and may indeed lead to incorrect rejection of restrictions. Nonparametric procedures, on the other hand, provide both richer families of functions and more robust tests for assessing the implications of economic theory. Within this framework it is also possible to test whether a specific parametric form is adequate.
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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 | 0,033 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».