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Enregistrement W2595977313

The estimate of the underground economy : the contributions of the fuzzy modeling

2015· preprint· fr· W2595977313 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2015
Typepreprint
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFuzzy logicEstimationFlexibility (engineering)EconomySimplicityComputer scienceEconomicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une grande d’attentions ont été accordée au cours des années récentes à l’étude de l'économie souterraine dans de nombreux pays développés et en voie de développement. Les conséquences et les implications politiques associées à cette partie ambiguë de l’économie ont suscité des inquiétudes parmi les économistes et les gouvernements qui ont été amenés à proposer diverses mesures et méthodes d’estimation. Il n’est cependant pas facile d’évaluer avec exactitude et précision la taille (l’ampleur) et la tendance de l’économie souterraine à cause de sa nature cachée (dissimulée, discrète). Néanmoins, certaines techniques ont été utilisées par les économistes pour estimer directement ou indirectement la taille de l’économie souterraine. Dans ce manuscrit de thèse, nous nous intéressons à l’économie souterraine comme un phénomène universel ayant une manifestation unique et incontournable sous forme d’activités à la fois légales et illégales. Le but principal de cette thèse est de proposer des « méthodes floues » (méthode de la logique floue) pour en mesurer la taille et la quantité. Dans un premier temps, nous avons construit un cadre conceptuel nous permettant d’étudier les spécificités de l’économie souterraine. Ensuite, de nombreuses (plusieurs, différentes…) méthodes communes d’estimation (méthodes en vigueur pour l’estimation) de l’économie souterraine ont été examinées. Les conditions de base de l’application du concept flou (de la logique floue) ainsi que les conditions initiales de l’économie souterraine ont été explorées (interrogées) pour voir si elles correspondent les unes aux autres (si elles font la paire, si elles sont cohérentes). Dès lors que la logique floue permet une modélisation rapide même avec des données imprécises et incomplètes et des fonctions non-linéaires d’une complexité arbitraire et d’atteindre la simplicité et la flexibilité, nous avons été encouragés à appliquer cette méthode. Trois méthodes floues ont été proposées pour évaluer l’économie souterraine sur la base des enquêtes initiales réalisées pendant la période 1985-2010, à savoir : la modélisation floue appliquant la moyenne et la variance, la modélisation floue appliquant le regroupement flou, la modélisation floue utilisant de multiples indicateurs et causes avec des données floues. En dernier lieu, la taille de l’économie souterraine a été mesurée pour la France, l’Allemagne, l’Italie, les Etats-Unis et le Canada. Les résultats issus de ces différentes méthodes floues ont ensuite été comparés avec ceux obtenus par d’autres méthodes conventionnelles. Il peut être affirmé que les méthodes proposées dans ce travail de recherche sont qualitativement comparables avec les méthodes couramment utilisées pour évaluer l’économie souterraine.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,207 · 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