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Enregistrement W3039178154 · doi:10.34096/bol.rav.n53.8006

Una nueva estimación del índice del costo de vida, Argentina 1912-1932

2020· article· es· W3039178154 sur OpenAlexfundno aff
Cecilia T. Lanata-Briones

Notice bibliographique

RevueBoletín del Instituto de Historia Argentina y Americana Dr Emilio Ravignani · 2020
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of CambridgeLondon School of Economics and Political ScienceUniversity of OxfordHarvard UniversityWoodrow Wilson International Center for ScholarsEgg Farmers of CanadaPrinceton University
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Al ser concebidas como reflejos o aproximaciones a la realidad, las estadísticas ayudan a comprender hechos porque objetivan fenómenos. Esta idea se basa en la premisa de que las herramientas estadísticas son hechos incontestables y apolíticos. Sin embargo, la cuantificación y sus resultados no son objetivos. Para determinar el fenómeno a medir y el objetivo de la cuantificación primero se necesitan definiciones. Por lo tanto, las estadísticas están sujetas a debates en torno a sus métodos, interpretación y uso. Utilizando la primera estimación del índice de costo de vida (ICV) argentino y siguiendo la metodología de de-construcción/construcción/re-construcción de estadísticas, este artículo estudia cómo se generan las mismas. En la fase de de-construcción, el trabajo analiza varios informes para determinar cómo se estimó dicho ICV, elaborado por Alejandro Bunge. La etapa de construcción analiza la metodología del índice y determina los problemas del mismo, que son consecuencia de las suposiciones y los métodos utilizados, en base a los datos disponibles en ese entonces. Por último, el ICV se re-construye corrigiendo sus principales problemas, utilizando la información disponible para Bunge, con el fin de demostrar cómo diferentes supuestos resultan en diferentes series. Por ello, se genera una nueva estimación del ICV para el período 1912-1932.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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