Comment on ‘Estimating Capital Input for Measuring Business Sector Multifactor
Notice bibliographique
Résumé
This article shows that the large difference of 0.8 per cent percentage points per year between top-down estimates of capital input growth obtained by Diewert and Yu and the bottom-up estimates produced by Statistics Canada for the Canadian business sector over the 1961-2011 period can be interpreted as an reallocation effect due either to inefficiencies in production and or a measurement issue. It is also noted that although user costs of capital are officially recognized in the System of National Accounts, there is no single recommendation on the details of implementation and that moving towards such a recommendation is an objective worth pursuing. RÉSUMÉ Cet article montre que la grosse différence de 0,8 points de pourcentage par année entre les estimations descendantes de la croissance des intrants de capital obtenues par Diewert et Yu et les estimations ascendantes produites par Statistique Canada pour le secteur des entreprises canadiennes pendant la période 1961 à 2011 peut être interprétée comme un effet de redistribution dû à des pratiques de production inefficaces. On fait remarquer aussi que, bien que les coûts de l'utilisation du capital soient officiellement reconnus dans le Système de comptabilité nationale, il n'y a pas une seule recommandation sur les détails de la mise en œuvre, et qu'en arriver à formuler ce genre de recommandation est un objectif qu'il vaut la peine d'essayer d'atteindre. GU (2012) IN THIS SYMPOSIUM examines the dif-ferences in capital input estimates between 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 | 0,018 | 0,146 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».