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Enregistrement W2559739260

Quality adjustments and capital goods

2000· article· en· W2559739260 sur OpenAlexaboutno aff
Lasse Sandberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrice indexIndex (typography)Consumer price index (South Africa)EconomicsQuality (philosophy)Capital (architecture)Descriptive statisticsEconometricsInternational tradePublic economicsMacroeconomicsStatisticsComputer scienceMonetary policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1997 Statistics Norway took the initiative to a project aimed at improving the methods for calculating price indices of capital goods (durables) for national accounts purposes. Part 1 of the project was a descriptive study of methods used to handle quality changes for capital goods in the EU/EFTA member states, and some overseas OECD countries (USA, Canada, Australia and New Zealand). Information was collected on the methodology used to compile the Producer Price Index (PPI), Consumer Price Index (CPI) and External Trade Price Indices. Part 2 will probably take place in 1999 and 2000, and will be a normative study building on the results and discussions from part 1 of the project. Part 2 will be concluded by a final report to be published in year 2000 1 . The general impression is that more resources are allocated to produce the CPI than the PPI, while least resources are allocated to the production of external trade indices. This priority on the CPI may reflect the higher interest in society at large for this index, compared to other indices. For external trade indices most countries are using the relatively simple unit value method where data already are collected to produce external trade statistics. Chaining combined with resampling is more common for the CPI than for the PPI and external trade price indices. For the PPI the most common period of resampling and reweighting is every 5 th year. For the CPI the most common methods to handle quality changes are overlap pricing and judgmental adjustment. Cars and personal computers are the commodities for which explicit methods are most used. For the PPI the most common method is also overlap pricing. A few countries are using hedonic methods for handling quality and the method is mostly used in calculating sub-indices in the CPI.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,169 · 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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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