Egy unortodox jegybanki adatrevízió háttere, utóélete és tanulságai
Notice bibliographique
Résumé
Az MNB 2016 decemberében, a múltbeli adatrevíziókon alapuló "ténybecsléseire" hivatkozva, önhatalmúlag felfelé revideálta a GDP első háromnegyedévi növekedéséről közölt KSHadatokat, amely "módszertani újításával" is igyekezett alátámasztani az egyébként tarthatatlan 2,8 százalékos éves növekedési prognózisát.A KSH 2017.márciusi közlése szerint mindössze 2 százalékkal nőtt a GDP 2016-ban, így az MNB "ténybecsléssel" kombinált decemberi prognózisa kudarcnak bizonyult.A jegybank mégsem adta fel: decemberi túlbecslését érdemi magyarázat nélkül hagyva, idei márciusi előrejelzésében a KSH által közöltnél 0,2 százalékponttal magasabb 2016.évi növekedéssel számolt.Az MNB eljárása etikai és szakmai szempontok alapján egyaránt kifogásolható: miközben kikezdi a hivatalos statisztikai adatok hitelét, előrejelzéseit saját korábbi és más elemzők prognózisaival is összehasonlíthatatlanokká teszi.Bár indokolt lehet a múltra vonatkozó adatok körüli bizonytalanság érzékeltetése, semmilyen szakmai megfontolás sem indokolja, hogy a jegybank -jelentős bizonytalansággal övezett -"ténybecsléseivel" írja felül a KSH érvényes adatait.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,028 |
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 ».