By Patrick Grady, Global Economics Ltd. Why Worry About Industrial Structure?
Notice bibliographique
Résumé
The central question I’d like to raise following up on Mike McCracken’s presentation on “Longer Term Industrial Structure Issues, ” and its projections of industrial output to 2030 is: “Why worry about industrial structure? ” And as a corollary: “What can we do about it?” The Longer Term Industrial Projections But before turning to my questions, there are a few things that need to be said about the projections. First, they certainly provide a good starting point for our discussions. They are built on a plausible set of assumptions on the key domestic and external factors including the demographics and the external environment. And thus they provide a reasonable and consistent basis for considering the evolution of Canada’s industrial structrue. But it is also important to bear in mind that forecasting is not a precise science and that projections have recently not been very reliable even in the short run. When private sector forecasters were surveyed before the February 2008 budget, the average of their forecasts for GDP growth in 2009 was for growth of 2.4 per cent (Chart 1). As it now seems likely, this is approximately the right magnitude but exactly the wrong sign. As a profession, we thus need to ask ourselves, how can we possibly hope to accurately forecast aggregate output 20 years in the
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,281 | 0,236 |
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 ».