Notice bibliographique
Résumé
Tim Conley of University of Chicago and University of Western Ontario reviews “Macroeconomic Patterns and Stories” by Edward E. Leamer, Orn B. Bodvarsson, Hendrik Van den Berg,. The EconLit Abstract of the reviewed work begins “Examines important features of the macroeconomy, and considers how people can learn from numbers by seeking patterns and telling stories. Discusses how we are pattern-seeking, story-telling animals; gross domestic product; the components of gross domestic product; employment; inflation and interest rates; extrapolative forecasting; unwanted idleness--recessions and recoveries; recession comparison charts; who struggles and who does well in recessions; idleness stories; cycle stories; clues--temporal ordering of components of gross domestic product; episoding forecasting with components of the Conference Board’s Index of Leading Indicators; the art of drawing causal inferences from nonexperimental data; in search of recession causes; the life cycle of U.S. expansions--sputters and spurts; savings and investment; government; the external deficit and the value of the dollar; and the ups and downs of real estate values. Leamer is Director of the UCLA Anderson Forecast and holds the Chauncey J. Medberry Chair in Management at the Anderson School of Management, University of California, Los Angeles. Index.”
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,412 | 0,335 |
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 ».