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Enregistrement W4252108814 · doi:10.1108/s0731-9053(2013)0000032017

List of Contributors

2013· other· en· W4252108814 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSpatial and Panel Data Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingLibrary scienceSchools of economic thoughtChinaHistoryPolitical scienceEconomicsArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citation (2013), "List of Contributors", Structural Econometric Models (Advances in Econometrics, Vol. 31), Emerald Group Publishing Limited, Bingley, pp. vii-Viii. https://doi.org/10.1108/S0731-9053(2013)0000032017 Publisher: Emerald Group Publishing Limited Copyright © 2013 Emerald Group Publishing Limited Victor Aguirregabiria Department of Economics, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Peter Arcidiacono Department of Economics, Duke University, Durham, NC, USA Patrick Bayer Department of Economics, Duke University, Durham, NC, USA Federico A. Bugni Department of Economics, Duke University, Durham, NC, USA Jiawei Chen Department of Economics, University of California-Irvine, Irvine, CA, USA Eugene Choo Department of Economics, University of Calgary, Calgary, Canada Federico Echenique Division of Humanities and Social Sciences, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA Alfred Galichon Department of Economics, Sciences Po, Paris, France Bryan S. Graham Department of Economics, University of California-Berkeley, Berkeley, CA, USA Yingyao Hu Department of Economics, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA Jonathan James California Polytechnic State University, San Luis Obispo, CA, USA Ivana Komunjer Department of Economics, University of California-San Diego, La Jolla, CA, USA SangMok Lee Department of Economics, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA Arvind Magesan Department of Economics, University of Calgary, Calgary, Canada Matthew Shum Division of Humanities and Social Sciences, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA Shannon Seitz Analysis Group, Inc., Boston, MA, USA Wei Tan Hanqing Institute of Economics and Finance, Renmin University of China, Beijing, China Migiwa Tanaka Department of Economics, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Kosuke Uetake School of Management, Yale University, New Haven, CT, USA Yasutora Watanabe Department of Management and Strategy, Kellogg School of Management, Northwestern University, Evanston, IL, USA Book Chapters Structural Econometric Models Advances in Econometrics Structural Econometric Models Copyright Page List of Contributors Introduction Euler Equations for the Estimation of Dynamic Discrete Choice Structural Models Approximating High-dimensional Dynamic Models: Sieve Value Function Iteration Identifying Dynamic Games with Serially Correlated Unobservables Partial Identification in Two-sided Matching Models Identification of Matching Complementarities: A Geometric Viewpoint Comparative Static and Computational Methods for an Empirical One-to-one Transferable Utility Matching Model A Test for Monotone Comparative Statics Estimating Supermodular Games Using Rationalizable Strategies Estimation of the Loan Spread Equation with Endogenous Bank-Firm Matching The Collective Marriage Matching Model: Identification, Estimation, and Testing Deflation in Durable Goods Markets: An Empirical Model of the Tokyo Condominium Market A Dynamic Analysis of the U.S. Cigarette Market and Antismoking Policies

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1730,006

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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