Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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) | 0,173 | 0,006 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».