Notice bibliographique
Résumé
D uring the last 30 years, the fi nancial services sector has grown enormously. This growth is apparent whether one measures the fi nancial sector by its share of GDP, by the quantity of fi nancial assets, by employment, or by average wages. At its peak in 2006, the fi nancial services sector contributed 8.3 percent to US GDP, compared to 4.9 percent in 1980 and 2.8 percent in 1950. The contribution to GDP is measured by the US Bureau of Economic Analysis (BEA) as value-added, which can be calculated either as fi nancial sector revenues minus nonwage inputs, or equivalently as profi ts plus compensation. Figure 1, following the methodology of Philippon (2012) and constructed from a variety of historical sources, shows that that the fi nancial sector share of GDP increased at a faster rate since 1980 (13 basis points of GDP per annum) than it did in the prior 30 years (7 basis points of GDP per annum).1 The growth of fi nancial services since 1980 accounted for more than a quarter of the growth of the services sector as a whole. Figure 1 shows 1 Online Appendix Table 1, which is available with this article at
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,010 |
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 ».