Bayesian Panel Quantile Regression for Binary Outcomes with Correlated\n Random Effects: An Application on Crime Recidivism in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article develops a Bayesian approach for estimating panel quantile\nregression with binary outcomes in the presence of correlated random effects.\nWe construct a working likelihood using an asymmetric Laplace (AL) error\ndistribution and combine it with suitable prior distributions to obtain the\ncomplete joint posterior distribution. For posterior inference, we propose two\nMarkov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms but prefer the algorithm that\nexploits the blocking procedure to produce lower autocorrelation in the MCMC\ndraws. We also explain how to use the MCMC draws to calculate the marginal\neffects, relative risk and odds ratio. The performance of our preferred\nalgorithm is demonstrated in multiple simulation studies and shown to perform\nextremely well. Furthermore, we implement the proposed framework to study crime\nrecidivism in Quebec, a Canadian Province, using a novel data from the\nadministrative correctional files. Our results suggest that the recently\nimplemented "tough-on-crime" policy of the Canadian government has been largely\nsuccessful in reducing the probability of repeat offenses in the post-policy\nperiod. Besides, our results support existing findings on crime recidivism and\noffer new insights at various quantiles.\n
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle