MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2517555654 · doi:10.1111/caje.12217

Viewpoint: Estimating the causal effects of policies and programs

2016· article· en· W2517555654 sur OpenAlexaffvenue
Jeffrey A. Smith, Arthur Sweetman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityInterpretation (philosophy)Causal inferenceIdentification (biology)Context (archaeology)Internal validityPositive economicsInferenceEstimationEconomicsEpistemologyEconometricsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Estimation, inference and interpretation of the causal effects of programs and policies have all advanced dramatically over the past 25 years. We highlight three particularly important intellectual trends: an improved appreciation of the substantive importance of heterogeneous responses and of their methodological implications, a stronger focus on internal validity brought about by the “credibility revolution,” and the scientific value that follows from grounding estimation and interpretation in economic theory. We discuss a menu of commonly employed partial equilibrium approaches to the identification of causal effects, emphasizing that the researcher's central intellectual contribution always consists of making an explicit case for a specific causal interpretation given the relevant economic theory, the data, the institutional context and the economic question of interest. We also touch on the importance of general equilibrium effects and full cost–benefit analyses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,056 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économiqueMême sujetAdvanced Causal Inference TechniquesTravaux en français237 207