Inequality: An explanation using State-Utility and Information Asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
Having a formal understanding of what various institutions represent should be important. There are few economic variables which can accumulate over time (and give us what i call as "state utility"). All these institutions, like education, health, social (like caste system, dowry etc.), do is change the way these state variables evolve. Government affects these institutions by investing in them which changes the rate of evolvement (via advances in technology or infrastructure or formal laws etc) There are no "good" or "bad" institutions. There are institutions which are "in-line" with the people's preferences and there are the ones who are "mismatch" with what people want. As economist, we may think that since caste system etc. are not beneficial in "monetary" terms, they are bad for growth. But comments like "i PREFER being hungry than borrow money from some lower caste person (to start new business)" should make us realize that these institutions are not like some mysterious forces. They represent the aggregate level mechanism by which people let their preferences known and how these preferences evolve. We should not force the kind of development (i.e. kind of institutions), we (policy makers) want them to have. May be that is not what people want. Hence, having a formal understanding of these institutions and the mechanisms through which government can know about these "preferred" institutions becomes important.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».