Explaining and Forecasting Results of the Self-Sufficiency Project,” research report, Social Research Demonstration Corporation, http://www.srdc.org
Notice bibliographique
Résumé
This paper models the Self-Sufficiency Project (SSP), a controlled randomized experiment concerning welfare. The model of household behavior includes stochastic labor market skill, job opportunities, and value of non-labor market time. All the variation within and between treatment groups, jurisdictions (provinces), demographic groups, and sub-experiments is derived from four underlying sources: policy variation, endogenous selec-tion into the experimental samples, the SSP treatments themselves, and different mixtures over 4 underlying types. Using the variation within the treatment group is quantitatively important for identifying the complex model: At the efficient GMM parameter estimates the standard errors of many parameters explode when based on only moments from the control groups. The model tracks the primary moments well except in the entry sample, and it matches out-of-sample outcomes not available for estimation. Predictions of the estimated model are computed for different welfare reform experiments. Counterfactuals suggest the SSP+ treatment has the most potential for generating long-run impacts. Data access was based on a research contract with Social Research and Demonstration Corporation (SRDC). Research support from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada is also gratefully acknowledged. I thank Hartmut Schmider at HPCVL and Martin Siegert at Westgrid for help with resources and Doug Tattrie for comments on a preliminary draft. In addition I have had the benefit of comments and suggestions from too many audiences over the years to thank individually. I.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».