Updating USAGE: Baseline and Illustrative Application
Notice bibliographique
Résumé
USAGE is a dynamic, CGE model of the U.S. economy created at CoPS in collaboration with the U.S. International Trade Commission (USITC). The model has been used by and on behalf of: the USITC; the U.S. Departments of Commerce, Agriculture, Energy, Transportation and Homeland Security; private sector organizations such as the Cato Institute and the Mitre Corporation; and the Canadian Embassy in Washington DC. To keep the model relevant for policy analysis, it must be updated periodically. This paper describes a major update of USAGE undertaken for the USITC. In accordance with the CoPS contract with the USITC, the update task was to: 1. build a NAICS-based database at the 400-industry level for USAGE using the 2007 BEA benchmark input-output tables; 2. update this database to 2014; 3. create a baseline projection starting from the base year of 2014 and proceeding at 5 year intervals to 2024; and 4. conduct an illustrative USAGE policy simulation around the baseline. At the completion of this work in August 2016, the ITC requested a fifth task: 5. update from 2007 to 2015 rather than 2014 and create a baseline from 2015 to 2020. This paper describes how we undertook the five tasks.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».