Comments on “Productivity Measurement in a Service Industry: Plant-Level Evidence from Gambling Establishments in the United Kingdom”
Notice bibliographique
Résumé
take on a challenging task of measuring the produc-tivity of a service sector. Furthermore, the concep-tual issues are complicated by the uncertainty nature of the gambling business. The gambling industry, however, is gaining importance in the relative share of the service sector as a whole in countries like the U.K. and Canada. For example, per capita expen-diture on gambling in Canada increases from $130 in 1992 to $447 in 2001 (Marshall, 2003). Therefore more accurate methods in measuring its output and productivity are desirable. I once lived in Guildford, England for a year. But as a starving graduate student I did not have the luxury of exploring the gaming varieties there. The concise introduction to the U.K. gambling industry in Section III is really helpful. It echoes Baily and Zitzewitz’s (2001, 452) insistence that ‘the first step in correctly measuring the output of an industry is to understand that industry.’ 1 Prices and Quantities In measuring the output of a marketed good, in par-ticular a commodity with homogeneous property in period t, we simply exploit the identity price (pt) × quantity (qt) = observed value (vt). (1)
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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 | 0,011 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».