Surveys in Economic Growth: Theory and Empirics
Notice bibliographique
Résumé
1. Economic Growth in Transition: Donald A. R. George (University of Edinburgh), Les Oxley (University of Canterbury, New Zealand) and Ken Carlaw (University of Canterbury, New Zealand). 2. Specifying Human Capital: Ludger Wossmann (Ifo Institute for Economic Research, Munich). 3. Cost and Income Based Measures of Human Capital: Trinh Le, John Gibson (University of Waikato, New Zealand) and Les Oxley (University of Canterbury, New Zealand). 4. What Have We Learnt From the Convergence Debate?: Nazrul Islam (Emory University). 5. How Large is International Trade's Effect on Economic Growth?: Joshua J. Lewer (West Texas, A & M University) and Hendrik Van den Berg (University of Nebraska). 6. Fiscal Policy and Economic Growth: Martin Zagler (Vienna University of Economics & Business Administration and Free University of Bozen, Bolzano) and Georg Durnecker (Vienna University of Economics & Business Administration). 7. Growth and Unemployment: Towards a Theoretical Integration: Fabio Arico (University of Pavia). 8. Productivity, Technology and Economic Growth: What is the Relationship?: Kenneth I Carlaw (University of Canterbury, New Zealand) and Richard G. Lipsey (Simon Fraser University, Canada). 9. The Long--Run Implications of Growth Theories: Jonathan Temple (University of Bristol).
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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 | 0,019 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».