Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes causal economic machine learning (CEML) as a research agenda that utilizes causal machine learning (CML) built on causal economics (CE) decision theory. Causal economics is better suited for use in machine learning optimization than expected utility theory (EUT) and behavioral economics (BE) based on its central feature of causal coupling (CC), which models decisions as requiring upfront costs, some certain and some uncertain, in anticipation of future, uncertain causally-linked benefits. This multi-period, causal-linked process incorporating certainty and uncertainty replaces the single period lottery outcomes augmented with intertemporal discounting used in EUT and BE, providing a more realistic framework for AI machine learning modelling and real world application. It is mathematically demonstrated that EUT and BE are constrained versions of CE. Causal coupling can also be applied at the macroeconomic level to gauge the effectiveness of policies that deliver various levels of cost and benefit coupling for individuals. With the growing interest in natural experiments in statistics and CML across many fields, such as healthcare, economics and business, there is a large potential opportunity to run AI models on CE foundations and compare results to models based on traditional decision making models that focus only on rationality, bounded to various degrees.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».