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Enregistrement W4409741111 · doi:10.20397/2177-6652/2023.v23i2.2616

Nobel Prize in Economics: retrospectove analysis and prediction of laureates

2023· article· en· W4409741111 sur OpenAlexfundno aff
Olesia Totska

Notice bibliographique

RevueRevista Gestão & Tecnologia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoUniversity of California, Santa BarbaraLeonard N. Stern School of Business, New York UniversityToulouse School of EconomicsLondon School of Economics and Political ScienceNorthwestern UniversityYork UniversityUniversity of PennsylvaniaUniversitetet i OsloUniversity of California, Los AngelesUniversity of MinnesotaPrinceton UniversityMassachusetts Institute of TechnologyYale University
Mots-clésEconomicsMathematical economicsNeoclassical economicsPhilosophyPositive economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the article is to analyze retrospective data on the laureates of the Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel for the years 1969-2022 and to try to predict three parameters of 2023: the number of scientists who will receive the award; the part of the world in which the place of work of the laureate(s) is located; age of laureate / average age of laureates. During the years 1969–2022, the prize was awarded 54 times, and 92 people became its laureates. 74 awardees are affiliated with North America. The age of most scientists at the time of awarding was from 61 to 70 years. According to the obtained forecast trend models, in 2023 the laureates of the prize will be 3 people, representatives of higher education institutions from North America, whose average age will be in the range of 61–70 years.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0550,185
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,376
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,117 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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