A comment on Dincecco et al. (2022): Pre‐colonial warfare and long‐run development in India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We test the reproducibility and replicability of M. Dincecco, J. Fenske, A. Menon and S. Mukherjee (2022), which reports a positive relationship between pre‐colonial interstate warfare and long‐run development patterns across India. Overall, we confirm that all of the study's estimates are computationally reproducible using the provided replication package in Stata, but note that the ease of replication could be improved by the provision of code and intermediate data sets for the conflict exposure measure. We test for and find no evidence of data manipulation in the final data sets. Concerning direct replicability, we consider different ways of measuring distance to conflicts and also alternative proxies for both the dependent variable and variables that capture channels by which the main effects operate. We find that some estimates are sensitive to the type of conflict considered. Other estimates are sensitive to the time period considered, most likely due to time heterogeneity in the number of conflicts recorded. Nevertheless, most estimates are substantially in line with the original study.
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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 | 0,025 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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 ».