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Enregistrement W4312592681 · doi:10.53095/88975008

Economic Freedom of North America 2022 Full Dataset

2022· report· en· W4312592681 sur OpenAlexaboutno aff
Dean Stansel, José Torra, Fred McMahon, Ángel Carrión-Tavárez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic freedomIndex of Economic FreedomPayrollIndex (typography)Government (linguistics)State (computer science)EconomicsInvestment (military)Freedom of informationBusinessEconomic growthEconomic policyPolitical scienceLawMarket economyAccountingPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Full dataset of the Economic Freedom of North America that measures the extent to which the policies of individual provinces and states are supportive of economic freedom—the ability of individuals to act in the economic sphere free of undue restrictions. It includes a subnational index for comparison of individual jurisdictions (provincial/state and municipal/local governments) within the same country, and an all-government index for comparison of jurisdictions (federal governments) in different countries. For the subnational index, Economic Freedom of North America employs 10 variables for the 92 provincial/state governments in Canada, the United States, and Mexico in three areas: (1) Government Spending, (2) Taxes, and (3) Regulation. In the case of the all-government index, we incorporate three additional areas at the federal level from Economic Freedom of the World Annual Report: (4) Legal Systems and Property Rights, (5) Sound Money, and (6) Freedom to Trade Internationally. In addition, we expand area 1 to include government investment, area 2 to include top marginal income and payroll tax rates, and area 3 to include credit market regulation and business regulations. These additions help capture restrictions on economic freedom that are difficult to measure at the provincial/state and municipal/local level.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,033

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,316 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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