THE USDA GRADUATE SCHOOL: GOVERNMENT TRAINING IN STATISTICS AND ECONOMICS, 1921–1945
Notice bibliographique
Résumé
The USDA Graduate School was founded in 1921 to provide statistical and economic training to the employees of the Department of Agriculture. The school did not grant degrees, but its graduate courses were accepted for credit by a significant number of universities. In subsequent years, the activities of the school grew rapidly to provide training in many different subject areas for employees from almost all federal departments. The training in statistics provided by the school was often highly advanced (instructors included Howard Tolley and, later, Edwards Deming), while the economics taught displayed an eclectic mix of standard and institutional economics. Mordecai Ezekiel taught both economics and statistics at the school, and had himself received his statistical training there. Statistics instruction in 1936 and 1937 included seminar series from R.A. Fisher and J. Neyman, and courses on the probability approach to sampling involving Lester Frankel and William Hurwitz became important after 1939. The instruction in economics was noticeably institutionalist in the period of the New Deal. Towards the end of the period considered here, the instruction in economics became narrower and more focused on agricultural economics. The activities of the school provide a basis for understanding some of the sources of the relative statistical sophistication of agricultural economists and of the statistical work done in government in the interwar period. It is noteworthy than within the USDA Graduate School, and in contrast to the Cowles Commission, statistical sophistication coexisted with an approach to economics that was not predominantly neoclassical. It also provides a light on the place of institutional economics in the training of government economists through the same time span.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,013 |
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 ».