Eliciting Subjective Survival Curves: Lessons from Partial Identification
Notice bibliographique
Résumé
When analyzing subjective expectations, researchers commonly apply (non-)parametric approximations to point identify beliefs. We propose a new take on this type of data that does not impose a functional form on expectations. Using the widely researched example of subjective survival expectations, we construct bounds for subjective sur- vival curves. These bounds allow us to partially identify subjective life expectancy. We show that the informativeness of the bounds depends on our willingness to interpolate beliefs between data points. If we do not smooth between the elicited points on the survival functions, the bounds are too wide for useful inference. However, if we do interpolate and allow for a limited amount of rounding, the resulting bounds are nar- row enough to show variation in life expectancy with age and self-reported health, the strongest predictors in point identi ed models. Finally, we match the subjective data to life tables. While analysis that point identi es life expectancy, either parametri- cally or non-parametrically, rejects consistency of expectations with actuarial forecasts for women, the bounds show that allowing for rounding renders the subjective data consistent with forecasts on average.
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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 | 0,049 | 0,325 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».