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Enregistrement W3110959118 · doi:10.1093/jeea/jvaa019

How Much Can We Generalize From Impact Evaluations?

2020· article· en· W3110959118 sur OpenAlexaff
Eva Vivalt

Notice bibliographique

RevueJournal of the European Economic Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploitSet (abstract data type)Sample (material)Government (linguistics)Sample size determinationEconometricsComputer scienceTreatment effectEconomicsStatisticsMathematicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Impact evaluations can help to inform policy decisions, but they are rooted in particular contexts and to what extent they generalize is an open question. I exploit a new data set of impact evaluation results and find a large amount of effect heterogeneity. Effect sizes vary systematically with study characteristics, with government-implemented programs having smaller effect sizes than academic or non-governmental organization-implemented programs, even controlling for sample size. I show that treatment effect heterogeneity can be appreciably reduced by taking study characteristics into account.

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)0,440
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,799
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4400,799
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0150,025
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,244 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations232
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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