Using Taylor’s Law to Estimate Variance in Annual Unemployment by State
Notice bibliographique
Résumé
Taylor's law (TL) is a widely observed empirical pattern that relates variance to the the mean of a set of non-negative measurements via an approximate power function: varianceg ≈ a × (meang) b , where g indexes the group of measurements.While widely observed, we have not found an application of TL to annualized state unemployment data.Thus, in this paper, we construct a model using TL to estimate of the variance in the 2018 annualized number of employed by state using the mean number.Our "in-sample" set consists of 38 states with 25 or more counties.We then test the model by estimating the variance in the 2018 annualized number of employed by state using the mean number.Our "out-of-sample" test set consists of the 12 states with fewer than 25 counties.Variance in the numbers of annualized unemployed by county within each state is important because it is a summary measure of how disproportionate unemployment is spread across counties.This suggests that policy-based efforts to reduce unemployment inequality among counties in a given state might better serve a state with a high mean level of county unemployment than a state with a low mean level of county unemployment because Taylor's Law shows that there is a higher level of unemployment inequality in the former than in the latter.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».