Notice bibliographique
Résumé
The article examines the opportunities of business tendency surveys of enterprises in condition of official statistics imperfection considering the specifics of the development of Russian economy in recent years. Based on the 25-year experience of the Gaidar Institute for Economic Policy in the field of conducting and developing monthly surveys of industrial enterprises, it is shown that this data source is able to supplement the results of traditional statistics, and in the case of 2008-2009 crises, and 2015-2016 - significantly surpass them. So, the crisis of 2008-2009 was registered by IEP surveys a month before its official recognition, and especially in 2015-2016 - the absence of a crisis recession in demand, output and employment, with confident control of enterprises for finished products - were already shown in the first quarter of 2015. The flexible organization of the business surveys of the IEP allows one to directly measure many of the actual phenomena that are relevant at the present stage, but which are not available to traditional statistics. In years 2012-2017, the results of IEP surveys showed a low demand for devaluation of the ruble as a protective measure for the domestic producer in the context of a critical dependence of the industry on imported equipment, components and raw materials. For this reason, the strengthening of the ruble in February 2015 was considered by Russian enterprises to be the most important anti-crisis measure and theassessment of the actual impact of the ruble devaluation on demand, costs and investments in 2015-2017 were always negative.
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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 | 0,041 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».